Java 笔记 - Random - 快车库

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。