Java编程那些事儿79——Random随机处理惩罚
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9.6.2 Random类
在实际的项目开拓进程中，常常需要发生一些随机数值，譬喻网站登录中的校验数字等，可能需要以必然的几率实现某种结果，譬喻游戏措施中的物品掉落等。
在Java API中，在java.util包中专门提供了一个和随机处理惩罚有关的类，这个类就是Random类。随机数字的生成相关的要领都包括在该类的内部。
Random类中实现的随机算法是伪随机，也就是有法则的随机。在举办随机时，随机算法的发源数字称为种子数(seed)，在种子数的基本长举办必然的调动，从而发生需要的随机数字。
沟通种子数的Random工具，沟通次数生成的随机数字是完全沟通的。也就是说，两个种子数沟通的Random工具，第一次生成的随机数字完全沟通，第二次生成的随机数字也完全沟通。这点在生成多个随机数字时需要出格留意。
下面先容一下Random类的利用，以及如何生成指定区间的随机数组以及实现措施中要求的几率。
1、Random工具的生成
Random类包括两个结构要领，下面依次举办先容：
a、public Random()
该结构要领利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，然后利用这个种子数结构Random工具。
b、public Random(long seed)
该结构要领可以通过拟定一个种子数举办建设。
示例代码：
Random r = new Random();
Random r1 = new Random(10);
再次强调：种子数只是随机算法的发源数字，和生成的随机数字的区间无关。
2、Random类中的常用要领
Random类中的要领较量简朴，每个要领的成果也很容易领略。需要说明的是，Random类中各要领生成的随机数字都是匀称漫衍的，也就是说区间内部的数字生成的几率是均等的。下面临这些要领做一下根基的先容：
a、public boolean nextBoolean()
该要领的浸染是生成一个随机的boolean值，生成true和false的值几率相等，也就是都是50%的几率。
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b、public double nextDouble()
该要领的浸染是生成一个随机的double值，数值介于[0,1.0)之间，这里中括号代表包括区间端点，小括号代表不包括区间端点，也就是0到1之间的随机小数，包括0而不包括1.0。
c、public int nextInt()
该要领的浸染是生成一个随机的int值，该值介于int的区间，也就是-231到231-1之间。
假如需要生成指定区间的int值，则需要举办必然的数学调动，详细可以参看下面的利用示例中的代码。
d、public int nextInt(int n)
该要领的浸染是生成一个随机的int值，该值介于[0,n)的区间，也就是0到n之间的随机int值，包括0而不包括n。
假如想生成指定区间的int值，也需要举办必然的数学调动，详细可以参看下面的利用示例中的代码。
e、public void setSeed(long seed)
该要领的浸染是从头配置Random工具中的种子数。配置完种子数今后的Random工具和沟通种子数利用new要害字建设出的Random工具沟通。
3、Random类利用示例
利用Random类，一般是生成指定区间的随机数字，下面就一一先容如何生成对应区间的随机数字。以下生成随机数的代码均利用以下Random工具r举办生成：
Random r = new Random();
a、生成[0,1.0)区间的小数
double d1 = r.nextDouble();
直接利用nextDouble要领得到。
b、生成[0,5.0)区间的小数
double d2 = r.nextDouble() * 5;
因为nextDouble要领生成的数字区间是[0,1.0)，将该区间扩大5倍等于要求的区间。
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要领的返回值乘以d即可。
c、生成[1,2.5)区间的小数
double d3 = r.nextDouble() * 1.5 + 1;
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)范畴的随机数字(个中d1不便是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();
直接利用nextInt要领即可。
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。
第一种实现利用Random类中的nextInt(int n)要领直接实现。
第二种实现中，首先挪用nextInt()要领生成一个任意的int数字，该数字和10取余今后生成的数字区间为(-10,10)，因为凭据数学上的划定余数的绝对值小于除数，然后再对该区间求绝对值，则获得的区间就是[0,10)了。
同理，生成任意[0,n)区间的随机整数，都可以利用如下代码：
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);
相对付整数区间，[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;
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道理的说明。
h、几率实现
凭据必然的几率实现措施逻辑也是随机处理惩罚可以办理的一个问题。下面以一个简朴的示例演示如何利用随机数字实现几率的逻辑。
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在前面的要领先容中，nextInt(int n)要领中生成的数字是匀称的，也就是说该区间内部的每个数字生成的几率是沟通的。那么假如生成一个[0,100)区间的随机整数，则每个数字生成的几率应该是沟通的，并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%。凭据这个理论，可以实现措施中的几率问题。
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; //功效数字
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%，为了代码利便书写，这里利用[0,55)区间的所有整数，后续的道理一样。
虽然，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%为基本来节制几率即可，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;
}
在措施内部，几率的逻辑就可以凭据上面的说明举办实现。
4、其它问题
a、沟通种子数Random工具问题
前面先容过，沟通种子数的Random工具，沟通次数生成的随机数字是完全沟通的，下面是测试的代码：
Random r1 = new Random(10);
Random r2 = new Random(10);
for(int i = 0;i < 2;i++){
System.out.println(r1.nextInt());
System.out.println(r2.nextInt());
}
在该代码中，工具r1和r2利用的种子数都是10，则这两个工具沟通次数生成的随机数是完全沟通的。
假如想制止呈现随机数字沟通的环境，则需要留意，无论项目中需要生成几多个随机数字，都只利用一个Random工具即可。
b、关于Math类中的random要领
其实在Math类中也有一个random要领，该random要领的事情是生成一个[0,1.0)区间的随机小数。
通过阅读Math类的源代码可以发明，Math类中的random要领就是直接挪用Random类中的nextDouble要领实现的。
只是random要领的挪用较量简朴，所以许多措施员都习惯利用Math类的random要领来生成随机数字。
