一个问题
这个题是阿里2015实习生笔试的一道附加题
package gsm;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;
public class Test2 {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
for (int i = 1; i <= 1000; i++) {
list.add(i);
}
for (int j = 0; j < 900; j++) {
getValue(list);
}
}
//生成随机数
public static void getValue(List<Integer> list) {
Random randomGenerator = new Random();
int a = randomGenerator.nextInt(list.size());
int value = list.get(a);
System.out.println(value + "");
// 这个数已经出现过了,那么从list中删除
list.remove(a);
}
}
以下内容为转载:via 喜欢天才的博客
今天在做 Java 练习的时候注意到了 Java 里面的一个随机函数——Random,刚开始只是知道这个函数具有随机取值的作用,于是上网搜索了资料一番,做了一下一些关于 Random 函数的总结:
Java 中存在着两种 Random 函数:
1. java.lang.Math.Random;
调用这个 Math.Random()
函数能够返回带正号的 double
值,该值大于等于 0.0 且小于 1.0,即取值范围是 [0.0,1.0)
的左闭右开区间,返回值是一个伪随机选择的数,在该范围内(近似)均匀分布。
例如下面的实验代码
编译通过后运行结果如下图
观察会发现代码的用一个循环 10 次循环输出 num 的取值,均随机分布在 [0,3) 之间!在使用 Math.Random() 的时候需要注意的地方时该函数是返回 double 类型的值,所以在要赋值给其他类型的变量的时候注意需要进行塑形转换。
2. java.util.Random;
在 Java 的 API 帮助文档中,总结了一下对这个 Random() 函数功能的描述:
-
java.util.Random
类中实现的随机算法是伪随机,也就是有规则的随机,所谓有规则的就是在给定种 子(seed)
的区间内随机生成数字; - 相同种子数的 Random 对象,相同次数生成的随机数字是完全相同的;
- Random 类中各方法生成的随机数字都是均匀分布的,也就是说区间内部的数字生成的几率均等;
下面 Random() 的两种构造方法
-
Random()
:创建一个新的随机数生成器。 -
Random(long seed)
:使用单个 long 种子创建一个新的随机数生成器。
我们可以在构造 Random 对象的时候指定种子(这里指定种子有何作用,请接着往下看),如:
Random r1 = new Random(20);
或者默认当前系统时间对应的相对时间有关的数字作为种子数:
Random r1 = new Random();
需要说明的是:你在创建一个 Random 对象的时候可以给定任意一个合法的种子数,种子数只是随机算法的起源数字,和生成的随机数的区间没有任何关系。如下面的 Java 代码:
Random rand =new Random(25);
int i;
i=rand.nextInt(100);
初始化时 25 并没有起直接作用(注意:不是没有起作用),rand.nextInt(100); 中的 100 是随机数的上限, 产生的随机数为 0-100 的整数, 不包括 100。
下面是 Java.util.Random()
方法摘要
-
protected int next(int bits):
生成下一个伪随机数。 -
boolean nextBoolean():
返回下一个伪随机数,它是取自此随机数生成器序列的均匀分布的 boolean 值。 -
void nextBytes(byte[] bytes)
:生成随机字节并将其置于用户提供的 byte 数组中。 -
double nextDouble():
返回下一个伪随机数,它是取自此随机数生成器序列的、在 0.0 和 1.0 之间均匀分布的 double 值。 -
float nextFloat():
返回下一个伪随机数,它是取自此随机数生成器序列的、在 0.0 和 1.0 之间均匀分布 float 值。 -
double nextGaussian()
:返回下一个伪随机数,它是取自此随机数生成器序列的、呈高斯(“正态”)分布的 double 值,其平均值是 0.0 标准差是 1.0。 -
int nextInt():
返回下一个伪随机数,它是此随机数生成器的序列中均匀分布的 int 值。 -
int nextInt(int n):
返回一个伪随机数,它是取自此随机数生成器序列的、在(包括和指定值(不包括)之间均匀分布的 int 值。 -
long nextLong()
:返回下一个伪随机数,它是取自此随机数生成器序列的均匀分布的 long 值。 -
void setSeed(long seed)
:使用单个 long 种子设置此随机数生成器的种子。
方法摘要也就这些,下面给几个例子:
- 生成 [0,1.0) 区间的小数:double d1 = r.nextDouble();
- 生成 [0,5.0) 区间的小数:double d2 = r.nextDouble() * 5;
- 生成 [1,2.5) 区间的小数:double d3 = r.nextDouble() * 1.5 + 1;
- 生成 -231 到 231-1 之间的整数:int n = r.nextInt();
-
生成 [0,10) 区间的整数:
int n2 = r.nextInt(10);// 方法一 n2 = Math.abs(r.nextInt() % 10);// 方法二
前面曾讲到过构造 Random 对象的时候指定种子的问题,到底指定种子有什么作用呢,这里直接用代码例子来做说明:
在定义的时候分别指定了相同的种子之后,在分别用 r1 和 r2 去 [0,30) 的随机数,结果编译执行后悔发现结果都是呈现 AABB 型的,说明 r1 和 r2 取的随机数是一模一样的(下图为实验截图)。
如果我改动代码,改成下面这样:
再编译输出后,就再也不会得到 AABB 型的结果,根据代码的区别,就可以知道指定种子数,和不指定种子数的区别在于哪里了。
最后再来简单对比一下这两个随机函数到底的特点:
-
java.Math.Random()
实际是在内部调用 java.util.Random() 的, 它有一个致命的弱点,它和系统时间有关,也就是说相隔时间很短的两个 random 比如:double a = Math.random(); double b = Math.random();
即有可能会得到两个一模一样的 double。
java.util.Random()
在调用的时候可以实现和 java.Math.Random() 一样的功能,而且他具有很多的调用方法,相对来说比较灵活。所以从总体来看,使用 java.util.Random() 会相对来说比较灵活一些。
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