随机数浅谈Java中的几种随机数

浅谈Jav a中的几种随机数

众所周知随机数是任何一种编程语言最基本的特征之一。而生成随机数的基本方式也是相同的产生一个0到1之间的随机数。看似简单但有时我们也会忽略了一些有趣的功能。

我们从书本上学到什么

最明显的也是直观的方式在Java中生成随机数只要简单的调用java. lang.Math.rando m()

在所有其他语言中生成随机数就像是使用Math工具类如abs, pow, f loor

, sqrt和其他数学函数。大多数人通过书籍、教程和课程来了解这个类。一个简单的例子从0.0到1.0之间可以生成一个双精度浮点数。那么通过上面的信息开发人员要产生0.0和10.0之间的双精度浮点数会这样来写

Math.rando m() * 10

而产生0和10之间的整数则会写成

Math.round (Math.rando m() * 10)

进 阶

通过阅读M ath.rando m()的源码或者干脆利用IDE的自动完成功能开发人

员可以很容易发现 java. lang.Math.rando m()使用一个内部的随机生成对象-一个很强大的对象可以灵活的随机产生布尔值、所有数字类型甚至是高斯分布。例如new java.util.Rando m() .nextI nt(10)

它有一个缺点就是它是一个对象。它的方法必须是通过一个实例来调用这意味着必须先调用它的构造函数。如果在内存充足的情况下像上面的表达式是可以接受的但内存不足时就会带来问题。

一个简单的解决方案可以避免每次需要生成一个随机数时创建一个新实例那就是使用一个静态类。猜你可能想到了jav a. lang.Math很好我们就是改 良java .lang.Math的初始化。虽然这个工程量低但你也要做一些简单的单元测试来确保其不会出错。

假设程序需要生成一个随机数来存储 问题就又来了。 比如有时需要操作或保护种子(seed) 一个内部数用来存储状态和计算下一个随机数。在这些特殊情况下共用随机生成对象是不合适的。

并 发

在Java EE多线程应用程序的环境中随机生成实例对象仍然可以被存储在类或其他实现类作为一个静态属性。幸运的是 java.util.Rando m是线程安全的所以不存在多个线程调用会破坏种子(seed)的风险。

另一个值得考虑的是多线程jav a. lang.Threa dLoca l的实例。偷懒的做法是通过Ja va本身A PI实现单一实例 当然你也可以确保每一个线程都有自己的一个实例对象。

虽然Jav a没有提供一个很好的方法来管理java.util.Rando m的单一实例。但是期待已久的Java 7提供了一种新的方式来产生随机数java.util.concu rrent .Threa dLoca lRand om.curre nt() .nextI nt(10)

这个新的A PI综合了其他两种方法的优点单一实例/静态访问就像Math.rando m()一样灵活。 Threa dLoca lRand om也比其他任何处理高并发的方法要更快。

经验

Chris Maras ti-Georg指出:

Math.round (Math.rando m() * 10)

使分布不平衡例如 0.0-0.499999将四舍五入为0而0.5至1.499999将四舍五入为1。那么如何使用旧式语法来实现正确的均衡分布如下

Math.floor (Math.rando m() * 11

幸运的是如果我们使用java .util.Rando m或jav a.util.concu rrent

.Threa dLoca lRand om就不用担心上述问题了。

Java实战项目里面介绍了一些不正确使用java.util.Rando m API的危害。这个教训告诉我们不要使用

Math.abs(rnd.nextI nt() )%n

而使用rnd.nextI nt(n)

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