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Java随机数算法原理与实现方法实例详解

2020-4-11 13:42| 发布者: admin| 查看: 347| 评论: 0

这篇文章主要介绍了Java随机数算法原理与实现方法,简单分析了随机数算法的原理并结合具体实例形式给出了java编程计算随机数的具体操作技巧,需要的朋友可以参考下

本文实例讲述了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:

ax≡b (mod n)的方程。此方程有解当且仅当 b 能够被 a 与 n 的最大公约数整除(记作 gcd(a,n) | b)。这时,如果 x0 是方程的一个解,那么所有的解可以表示为:

{x0+kn/d|(k∈z)}

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 3x ≡ 2 (mod 6) 中, d = gcd(3,6) = 3 ,3 不整除 2,因此方程无解。

* 在方程 5x ≡ 2 (mod 6) 中, d = gcd(5,6) = 1,1 整除 2,因此方程在{0,1,2,3,4,5} 中恰有一个解: x=4。

* 在方程 4x ≡ 2 (mod 6) 中, d = gcd(4,6) = 2,2 整除 2,因此方程在{0,1,2,3,4,5} 中恰有两个解: x=2 and x=5。

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;
X(n+1) = (A * X(n) + C) % M;

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:这里再为大家提供几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:
http://tools.jb51.net/aideddesign/suijishu

在线随机字符/随机密码生成工具:
http://tools.jb51.net/aideddesign/rnd_password

高强度密码生成器:
http://tools.jb51.net/password/CreateStrongPassword

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。


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