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)
ps本文章由北大青鸟广安门校区搜集自互联网
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