实例解析常用的java随机数生成办法

由 haiguiking 创建,youj 最后一次修改 2016-12-04

随机数是任何一种编程语言最基本的特征之一,在技术开发中应用很广泛,因为有时我们需要随机生成一个固定长度的数字、字符串亦或者是需要随机生成一个不定长度的数字、或者进行一个模拟的随机选择等。Java就为我们提供了最基本的工具,可以帮助开发者生成不同条件下需要的随机数。java中产生随机数和c的差不多,一般有两种随机数,一个是Math中random()方法,一个是Random类。不过不管是c还是java,要产生随机数都需要设置随机数种子,如果设置的是一样的话,每次获得的随机数是一样的。下面来汇总一下常见的不同类型的java随机数是如何生成的。


java随机数

java产生随机数的基本方法

方法一:在j2se里我们可以使用Math.random()方法来产生一个随机数,这个产生的随机数是0-1之间的一个double,我们可以把他乘以一定的数,比如说乘以100,他就是个100以内的随机,这个在j2me中没有。


(数据类型)(最小值+Math.random()*(最大值-最小值+1))

例1:从1到10的int型随数

(int)(1+Math.random()*(10-1+1))


例2:

随机生成0~100中的其中一个数

在上面我们已经知道了Math.random()返回的只是从0到1之间的小数,如果要50到100,就先放大50倍,即0到50之间,这里还是小数,如果要整数,就强制转换int,然后再加上50即为50~100。


最终代码:

(int)(Math.random()*50) + 50


方法二:在java.util这个包里面提供了一个Random的类,我们可以新建一个Random的对象来产生随机数,他可以产生随机整数、随机float、随机double,随机long,这个也是我们在j2me的程序里经常用的一个取随机数的方法。

Random random = new Random();//默认构造方法
Random random = new Random(1000);//指定种子数字

在进行随机时,随机算法的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。


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。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。


例:获取[0, 100)之间的int整数。

int i2 = random.nextInt(100);

Random 的函数接口:

// 构造函数(一): 创建一个新的随机数生成器。 
 
Random() 
// 构造函数(二): 使用单个 long 种子创建一个新随机数生成器: public Random(long seed) { setSeed(seed); } next 方法使用它来保存随机数生成器的状态。
Random(long seed) 
 
boolean nextBoolean()     // 返回下一个“boolean类型”伪随机数。 
void  nextBytes(byte[] buf) // 生成随机字节并将其置于字节数组buf中。 
double nextDouble()     // 返回一个“[0.0, 1.0) 之间的double类型”的随机数。 
float  nextFloat()      // 返回一个“[0.0, 1.0) 之间的float类型”的随机数。 
int   nextInt()       // 返回下一个“int类型”随机数。 
int   nextInt(int n)    // 返回一个“[0, n) 之间的int类型”的随机数。 
long  nextLong()      // 返回下一个“long类型”随机数。 
  
synchronized double nextGaussian()  // 返回下一个“double类型”的随机数,它是呈高斯(“正常地”)分布的 double 值,其平均值是 0.0,标准偏差是 1.0。 
synchronized void setSeed(long seed) // 使用单个 long 种子设置此随机数生成器的种子。

Random类中的常用方法:

Random 类中的方法比较简单,每个方法的功能也很容易理解。需要说明的是,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是均等的。下面对这些方法做一下基本的介绍:


a 、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,也就是都是50%的几率。


b 、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。


c 、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-2的31次方到2的31次方-1之间。
如果需要生成指定区间的int值,则需要进行一定的数学变换,具体可以参看下面的使用示例中的代码。


d 、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,也就是0到n之间的随机int值,包含0而不包含n。
如果想生成指定区间的int值,也需要进行一定的数学变换,具体可以参看下面的使用示例中的代码。


e 、public void setSeed(long seed)
该方法的作用是重新设置Random对象中的种子数。设置完种子数以后的Random对象和相同种子数使用new关键字创建出的Random对象相同。


Random类


3 、Random类使用示例
使用Random类,一般是生成指定区间的随机数字,下面就一一介绍如何生成对应区间的随机数字。以下生成随机数的代码均使用以下Random对象r进行生成:
Random r = new Random();
a 、生成[0,1.0)区间的小数
 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),将该区间扩大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  [n1,n2]
double d3 = r.nextDouble() * 1.5 + 1;【也就是 r.nextDouble() * (n2-n1)+n1】
生成[1,2.5)区间的随机小数,则只需要首先生成[0,1.5)区间的随机数字,然后将生成的随机数区间加1即可。
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区间加上d1即可。

d、生成任意整数
int n1 = r.nextInt();
直接使用nextInt方法即可。

e、生成[0,10)区间的整数
int n2 = r.nextInt(10);
n2 = Math.abs(r.nextInt() % 10);
以上两行代码均可生成[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数字,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,然后再对该区间求绝对值,则得到的区间就是[0,10)了。
同理,生成任意[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);

f、生成[0,10]区间的整数
int n3 = r.nextInt(11);
n3 = Math.abs(r.nextInt() % 11);
相对于整数区间,[0,10]区间和[0,11)区间等价,所以即生成[0,11)区间的整数。

g、生成[-3,15)区间的整数
int n4 = r.nextInt(18) - 3;   【也就是 r.nextInt() * (n2-n1)+n1】 n1是个负数
n4 = Math.abs(r.nextInt() % 18) - 3;    
生成非从0开始区间的随机整数,可以参看上面非从0开始的小数区间实现原理的说明。

方法三:通过System.currentTimeMillis()来获取一个当前时间毫秒数的long型数字。

通过System.currentTimeMillis()来获取随机数。实际上是获取当前时间毫秒数,它是long类型。使用方法如下:

final long l = System.currentTimeMillis();


若要获取int类型的整数,只需要将上面的结果转行成int类型即可。比如,获取[0, 100)之间的int整数。方法如下:

final long l = System.currentTimeMillis();
final int i = (int)( l % 100 );

实例学习:

下面通过示例演示上面3种获取随机数的使用方法。 源码如下(RandomTest.java):

import java.util.Random;
import java.lang.Math;
 
/**
 * java 的随机数测试程序。共3种获取随机数的方法:
 *  (01)、通过System.currentTimeMillis()来获取一个当前时间毫秒数的long型数字。
 *  (02)、通过Math.random()返回一个0到1之间的double值。
 *  (03)、通过Random类来产生一个随机数,这个是专业的Random工具类,功能强大。
 *
 * @author skywang
 * @email kuiwu-wang@163.com
 */
public class RandomTest{
 
  public static void main(String args[]){
 
    // 通过System的currentTimeMillis()返回随机数
    testSystemTimeMillis();
 
    // 通过Math的random()返回随机数
    testMathRandom();
 
    // 新建“种子为1000”的Random对象,并通过该种子去测试Random的API
    testRandomAPIs(new Random(1000), " 1st Random(1000)");
    testRandomAPIs(new Random(1000), " 2nd Random(1000)");
    // 新建“默认种子”的Random对象,并通过该种子去测试Random的API
    testRandomAPIs(new Random(), " 1st Random()");
    testRandomAPIs(new Random(), " 2nd Random()");
  }
 
  /**
   * 返回随机数-01:测试System的currentTimeMillis()
   */
  private static void testSystemTimeMillis() {
    // 通过
    final long l = System.currentTimeMillis();
    // 通过l获取一个[0, 100)之间的整数
    final int i = (int)( l % 100 );
 
    System.out.printf("\n---- System.currentTimeMillis() ----\n l=%s i=%s\n", l, i);
  }
 
  /**
   * 返回随机数-02:测试Math的random()
   */
  private static void testMathRandom() {
    // 通过Math的random()函数返回一个double类型随机数,范围[0.0, 1.0)
    final double d = Math.random();
    // 通过d获取一个[0, 100)之间的整数
    final int i = (int)(d*100);
 
    System.out.printf("\n---- Math.random() ----\n d=%s i=%s\n", d, i);
  }
 
 
  /**
   * 返回随机数-03:测试Random的API
   */
  private static void testRandomAPIs(Random random, String title) {
    final int BUFFER_LEN = 5;
 
    // 获取随机的boolean值
    boolean b = random.nextBoolean();
    // 获取随机的数组buf[]
    byte[] buf = new byte[BUFFER_LEN];
    random.nextBytes(buf);
    // 获取随机的Double值,范围[0.0, 1.0)
    double d = random.nextDouble();
    // 获取随机的float值,范围[0.0, 1.0)
    float f = random.nextFloat();
    // 获取随机的int值
    int i1 = random.nextInt();
    // 获取随机的[0,100)之间的int值
    int i2 = random.nextInt(100);
    // 获取随机的高斯分布的double值
    double g = random.nextGaussian();
    // 获取随机的long值
    long l = random.nextLong();
 
    System.out.printf("\n---- %s ----\nb=%s, d=%s, f=%s, i1=%s, i2=%s, g=%s, l=%s, buf=[",
        title, b, d, f, i1, i2, g, l);
    for (byte bt:buf) 
      System.out.printf("%s, ", bt);
    System.out.println("]");
  }

java

实例2:

问题:生成(-10,10)之间的保留小数点后两位数的随机数。

解决方法:
1.java中随机数生成函数Random r=new Random(); r.nextFloat();//生成(0,1)之间的浮点型随机数。将上述随机数乘以10,得到生成(0,10)之间的随机数。
2.生成一个Boolean型的随机数用于控制数的正负:r.nextBoolean();
3.保留小数位数两位的方法:Math.floor(n*100+0.5)/100;得到的数为double型。

代码如下:

import java.util.*;
  public class CreateRandom {
   public float numRandom(){
    float num;
    Random r=new Random();
    float value = (float) (Math.floor(r.nextFloat()*1000+0.5)/100);
    Boolean b = r.nextBoolean();
    if(b){
     num = value;
     }
    else{
     num=0-value;
     }
    return num;
    }
    public static void main(String[] args) {
     CreateRandom cr = new CreateRandom();
     float num = cr.numRandom();
     System.out.print(num);
    }
  }


实例3:

Java生成随机无重复随机数,使用ArrayList实现

import java.util.ArrayList;
import java.util.Random;

/**
 * 生成随机无重复随机数,使用ArrayList实现
 * 
 * 算法:加入随机数时检测列表中是否已存在此随机数,有则重来,无则加入。
 * 
 */
public class Demo {
	public static void main(String[] args) {
		int length = 50; // 50个随机数
		Random random = new Random();
		ArrayList<Integer> list = new ArrayList<Integer>();

		for (int i = 0; i < length; i++) {
			int number = random.nextInt(100) + 1; // 1-100的随机数(此处100必须比length大,否则会死循环)
			if (!list.contains(number)) {
				list.add(number);
			} else {
				i--; // 保证生成的随机数个数足够,防止有重复随机数时造成空位
			}
		}

		for (int i = 0; i < length; i++) {
			System.out.print(list.get(i) + "\t");

			if ((i + 1) % 10 == 0) {
				System.out.println("");
			}
		}
	}
}

实例4:

java生成固定位数的密码随机数代码  

public class RandomPassword {

/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
   System.out.println(genRandomNum(10));
}

/**
* 生成随即密码
* 
* @param pwd_len
*            生成的密码的总长度
* @return 密码的字符串
*/
public static String genRandomNum(int pwd_len) {
   // 35是因为数组是从0开始的,26个字母+10个数字
   final int maxNum = 36;
   int i; // 生成的随机数
   int count = 0; // 生成的密码的长度
   char[] str = { 'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l', 'm', 'n', 'o', 'p', 'q', 'r', 's', 't', 'u', 'v', 'w', 'x', 'y', 'z', '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8',
     '9' };

   StringBuffer pwd = new StringBuffer("");
   Random r = new Random();
   while (count < pwd_len) {
    // 生成随机数,取绝对值,防止生成负数,

    i = Math.abs(r.nextInt(maxNum)); // 生成的数最大为36-1
   
    if (i >= 0 && i < str.length) {
     pwd.append(str[i]);
     count++;
    }
   }

   return pwd.toString();
}
}


实例5:

Java生成带权重的随机数

package test;

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Random;

//带权重的随机数
//面试的时候面试官问道一个这样的问题
//A、B、C三个字符分别出现的概率是30%,40%,30%
//分析:首先1-100随机产生一个数,判断这个数,1-30出现的概率是30%, 31—70出现的概率是40%, 71-100出现的概率是30%
public class WeightRandom {

	public static void main(String[] args) {
		Random ran = new Random();
	    String str=getWanfei(ran.nextInt(100));
	    Map<String,Object> map = new HashMap<String,Object>();
	    map.put("key","A");
	    map.put("value","30");
	    Map<String,Object> map1 = new HashMap<String,Object>();
	    map.put("key","B");
	    map.put("value","70");
	    List<Map<String,Object>> list = new ArrayList<Map<String,Object>>();
	    list.add(map);
	    list.add(map1);
	    System.out.println(  getWeight(list,ran.nextInt(100)));
	}
	//知道权重的情况下
   public static String getWanfei(int num){
	   if(num>=1 && num<=30){
		   return "A";
	   }else if(num>=31 && num<70){
		   return "B";
	   }else{
		   return "C";
	   }
   }
   
   //如果A、B、C的个数不确定 ,权重的总数也也不确定
   
   public static String getWeight(List<Map<String,Object>> list,int ran){
	 //map里放的是a,b,c 值,和每个a、b、c对应的权重
	   int sum=0;
	   int total = list.size();
	   for(int i=0;i<total;i++){
		  sum+=Integer.parseInt(list.get(i).get("value").toString());
		  if(ran<=sum){
			  return list.get(i).get("key").toString();
		  }
	   }
	   return null;
	 }
}

















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