Java随机数算法原理与实现方法实例详解
本篇章节讲解Java随机数算法。分享给大家供大家参考,具体如下: 软件实现的算法都是伪随机算法,随机种子一般是系统时间 在数论中,线性同余方程是最基本的同余方程,“线性”表示方程的未知数次数是一次,即形如:
其中 d 是a 与 n 的最大公约数。在模 n 的完全剩余系 {0,1,…,n-1} 中,恰有 d 个解。 例子编辑 * 在方程 * 在方程 * 在方程 纯线性同余随机数生成器 线性同余随机数生成器介绍: 古老的LCG(linear congruential generator)代表了最好最朴素的伪随机数产生器算法。主要原因是容易理解,容易实现,而且速度快。 LCG 算法数学上基于公式: X(0)=seed; 其中,各系数为: X(0)表示种子seed 模M,M > 0 系数A,0 < A < M 增量C,0 <= C < M 原始值(种子) 0 <= X(0) < M 其中参数c,m,a比较敏感,或者说直接影响了伪随机数产生的质量。 一般来说我们采用M=(2^31)-1 = 2147483647,这个是一个31位的质数,A=48271,这个A能使M得到一个完全周期,这里C为奇数,同时如果数据选择不好的话,很有可能得到周期很短的随机数,例如,如果我们去Seed=179424105的话,那么随机数的周期为1,也就失去了随机的意义。 (48271*179424105+1)mod(2的31次方-1)=179424105 package test; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong; public class Random { public final AtomicLong seed=new AtomicLong(); public final static long C = 1; public final static long A = 48271; public final static long M = (1L << 31) - 1; public Random(int seed){ this.seed.set(seed); } public Random(){ this.seed.set(System.nanoTime()); } public long nextLong(){ seed.set(System.nanoTime()); return (A *seed.longValue() + C) % M; } public int nextInt(int number){ return new Long( (A * System.nanoTime() + C) % number).intValue(); } public static void main(String[] args) { System.out.println(new Random().nextLong()); Map<Integer,Integer> map=new HashMap<Integer,Integer>(); for(int i=0;i<100000;i++){ int ran=new Random().nextInt(10); if(map.containsKey(ran)){ map.put(ran,map.get(ran)+1); }else{ map.put(ran,1); } } System.out.println(map); } } 自己写个简单例子,随机10万次,随机范围0到9,看看是否均匀 相对来说还是挺均匀的 PS:这里再为大家提供两款功能类似的在线工具供大家参考: 在线随机数字/字符串生成工具: 在线随机字符/随机密码生成工具: 高强度密码生成器: 更多关于java算法相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Java数据结构与算法教程》、《Java字符与字符串操作技巧总结》、《Java操作DOM节点技巧总结》、《Java文件与目录操作技巧汇总》和《Java缓存操作技巧汇总》 希望本文所述对大家java程序设计有所帮助。 (编辑:李大同) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |