关于随机数类Random类的探讨

     在实际的项目开发过程中，经常需要使用到一些随机数值，例如登入的验证码，或者游戏中的概率问题等。在java.util

 

包中专门提供了和随机处理有关的类，这个类就是Random类，里面包含了各种随机数字的生成的相关方法。

     Random类中实现的随机算法是伪随机，即是有规则的随机。随机算法有个起源数字称为种子数（seed），在种子数的基础上进行一定的变换，从而产生需要的随机数字。但是需要注意的是相同的的种子数的Random对象，相同次数生成的随机数字是完全相同的。也就是说两个种子数相同的Random对象，第一次生成的随机数字完全相同，第二次生成的随机数字也完全相同。

 

 

下面介绍下Random类包含的两个构造方法

 

1、public Random()

该构造方法是使用一个和当前系统时间对应的相对时间有关的数字作为种子数，然后使用这个种子数构造Random对象。

如：Random r=new Random();

 

2、public Random(long seed)

该构造方法可以通过指定一个种子数进行创建。

如：Random r1=new Random(10);

 

需要注意的是：种子数只是随机算法的起源数字和生成数字的区间无关。

 

 

 

Random类中的各个方法生成的随机数对象都是均匀分布的。也就是说区间内部的数字生成的几率是均等的。下面Random类中的常用方法介绍。

 

1、public boolean nextBoolean()

该方法的作用是生成一个随机的boolean值，生成true和false的值几率相等，各位50%。

2、public double nextDouble()

该方法的作用是生成一个随机的double值，数值介于[0,1.0)之间，这里中括号代表包含区间的端点，小括号代表不包含区间端点，也就是0到1之间的随机小数，包含0而不包含1.0。

 

a、生成[0,1.0)区间的小数

            Random r=new Random();

            double d1=r.nextDouble();直接使用nextDouble方法获得。

b、生成[0,5.0）区间的小数

           double d2=r.nextDouble()*5;

因为nextDouble方法生成的数字区间是[0,1.0），该区间扩大5倍即是要求的区间。同理生成[0,d)区间的随机小数，d为任意正的小数，则只需要将nextDouble方法的返回值乘以d即可。

c、生成[1,2.5)区间的小数

           double d3=r.nextDouble()*1.5+1;

同理生成任意非从0开始的小数区间[d1,d2）范围的随机数字（其中d1不等于0），则只需要首先生成[0,d2-d1）区间的随机数字，然后将生成的随机数字的区间加上d1即可。

 

 

3、public int nextInt()

该方法的作用是生成一个随机的int值，该值介于int的区间，也就是-231到231-1之间。

 

4、public int nextInt(int n)

该方法的作用是生成一个随机的int值，该值介于[0,n)的区间

a、生成任意整数

      int n1=r.nextInt(); 直接用nextInt方法即可

b、生成[0,10)区间的整数  

     int n2=r.nextInt(10);

     n2=Math.abs(r.nextInt()%10);

以上两个代码均可生成[0,10)区间的整数。第一种实现使用Random类中的nextInt(int n)方法直接实现

第二种实现中，首先调用nextInt()方法生成一个任意的int整数，该数字和10取余以后生成的数字区间为（-10，10），因为按照数学上的规定余数的绝对值小于除数，然后在对该区间求绝对值，则得到[0，10）了。

同理生成任意的[0,n)区间的随机整数，都可以使用如下代码

int n2=r.nextInt(n);

n2=Math.abs(r.nextInt()%n)

c、生成[-3，15）区间的整数

     int n4=r.nextInt(18)-3;

     n4=Math.abs(r.nextInt()%18)-3;

d、几率的实现

按照一定的几率实现程序逻辑也是随机处理可以解决的一个问题。下面以一个简单的示例演示如何使用随机数字实现几率的逻辑。

在前面的方法介绍中，nextInt(int n)方法中生成的数字是均匀的，也就是说该区间内部的每个数字生成的几率是相同的。那么如果生成一个[0,100)区间的随机整数，则每个数字生成的几率应该是相同的，而且由于该区间中总计有100个整数，所以每个数字的几率都是1%。按照这个理论，可以实现程序中的几率问题。

示例：随机生成一个整数，该整数以55%的几率生成1，以40%的几率生成2，以5%的几率生成3。实现的代码如下：

   int n5 = r.nextInt(100);

   int m; //结果数字

   if(n5 < 55){ //55个数字的区间，55%的几率

    m = 1;

    }else if(n5 < 95){//[55,95)，40个数字的区间，40%的几率

  m = 2;

  }else{

        m = 3;

      }

因为每个数字的几率都是1%，则任意55个数字的区间的几率就是55%，为了代码方便书写，这里使用[0,55)区间的所有整数，后续的原理一样。

当然，这里的代码可以简化，因为几率都是5%的倍数，所以只要以5%为基础来控制几率即可，下面是简化的代码实现：

   int n6 = r.nextInt(20);

   int m1;

   if(n6 < 11){

   m1 = 1;

   }else if(n6 < 19){

   m1= 2;

   }else{

   m1 = 3;

  }

在程序内部，几率的逻辑就可以按照上面的说明进行实现。

 

5、public void setSeed(long seed)

该方法的作用是重新设置Random对象中的种子数。

 

 

 

关于Math类中的random方法

其实在Math类中也有一个random方法，该random方法的工作是生成一个[0,1.0)区间的随机小数。

通过阅读Math类的源代码可以发现，Math类中的random方法就是直接调用Random类中的nextDouble方法实现的。

只是random方法的调用比较简单，所以很多程序员都习惯使用Math类的random方法来生成随机数字