JAVA基礎:隨機整數的生成

關鍵字：JAVA 基礎 隨機 整數 生成使用Java 2 SDK基礎類庫產生隨機數的方法很多。但是如果你跟不上這些類庫的更新腳步，你有可能正在使用的是一種低效的隨機數生成機制，更糟糕的是：你有可能得到的不是均勻分布的隨機數。本文將向你展示一種較為可靠的隨機數生成方法，同時與其他方法進行比較。

自從JDK最初版本發布起，我們就可以使用java.util.Random類產生隨機數了。在JDK1.2中，Random類有了一個名為nextInt()的方法：
public int nextInt(int n)
給定一個參數n，nextInt(n)將返回一個大于等于0小于n的隨機數，即：0 <= nextInt(n) < n。

你所要做的就是先聲明一個Random的對象，在調用其nextInt(n)函數以返回隨機值。

這里有個示例，下面的代碼段將生成很多隨機數并輸出它們的平均值：

int count = 1000000;
int range = Integer.MAX_VALUE / 3 * 2;
double sum = 0;
Random rand = new Random();
for (int i=0; i<count; i++) {
sum += rand.nextInt(range);
}
System.out.println(sum/count);

執行了1000000次循環之后，得到的平均值基本上就處于隨機數范圍的中點（midpoint）。

到目前為止，事情還并不復雜，但是我們會問為什么要使用nextInt(n)？考慮一下的隨機數生成方法：
(1)使用老的方法nextInt()，沒有制定數值范圍
(2)用Math.abs()靜態函數得到(1)中產生值的絕對值
(3)對(2)的結果進行取模運算(%)，得到期望范圍類的值

我們說nextInt(n)要比上述方法更好，為什么呢？參考以下的代碼段：

sum = 0;
for (int i=0; i<count; i++) {
sum += Math.abs(rand.nextInt()) % range;
}
System.out.println(sum/count);

不難發現，每次循環都多出了幾步運算。事實上，這種隨機數生成的方法存在著以下三個問題：

首先，nextInt()返回的值是趨于均勻分布在Integer.MIN_VALUE 和 Integer.MAX_VALUE之間的。如果你取Integer.MIN_VALUE的絕對值，得到的仍然不是一個正數。事實上，Math.abs(Integer.MIN_VALUE)等于Integer.MIN_VALUE。因此，存在著這樣一種情況（雖然很少見）：rand.nextInt()=Integer.MIN_VALUE，經過取絕對值Math.abs(rand.nextInt())之后，得到是一個負數。這種幾率為 1/(2^31)，在我們的測試中不太可能發生——循環次數只有1000000次。

其次，當你對nextInt()取模時，你使結果的隨機性大打折扣。隨機數中較小的值出現的幾率更大一些。這就是眾所周知的偽隨機數生成，因此我們不是用取模的方法。

原文轉自：http://www.anti-gravitydesign.com