伪随机数及其在JAVA程序中的应用探讨
伪随机数生成算法
伪随机数生成算法
伪随机数生成算法被广泛应用于计算机科学领域中，它可以用来生成数列，实现数字相关程序的随机化操作。
简而言之，它是一种以某种规律通过计算机程序输出数值的假随机数字生成算法。
通过伪随机数字生成算法，就可以让计算机呈现出伪随机行为，从而更好地模拟人在真实环境中所做的随机决策过程。
伪随机数字生成算法引入了称为种子值或初始值来控制算法的行为。
该算法是从初始值开始，然后通过数学运算来创造数列，创造出的数列并不是真正的随机序列。
当状态更新结束之后会把计算结果重新作为新的种子值，然后以相同的方法继续推出随机数字，以实现计算机程序的随机性。
伪随机数字生成算法的优点在于不断产生新的随机数，这使得计算机算法具备更大的灵活性，并且由于所提供的执行速度较快，可以大大减少计算机运行负荷。
此外，它还具有可预测性，亦即在特定的情境下，不断生成相同的序列；又有可控性。
算法的行为可以通过修改种子值来控制，即使种子值一样，也可以通过更多级别的参数微调来影响结果。
总而言之，伪随机数生成算法是一种可预测、可控、可定制的算法，其优势在于生成随机的数据，不仅可用于模拟各种实际情况，更可形成科学地验证某些理论论断。
java中 生成不重复六位随机数的方法
一、介绍在进行Java编程时，经常需要生成随机数以满足各种需求。
而有时候我们需要生成不重复的随机数，比如生成不重复的六位随机数。
本文将介绍几种在Java中生成不重复六位随机数的方法。
二、使用java.util.Random类java.util.Random类是Java中用于生成伪随机数的实用类，利用它可以生成随机数。
下面介绍如何利用java.util.Random类生成不重复的六位随机数：1. 创建一个长度为xxx的boolean类型数组，用来标记已经生成过的随机数；2. 利用java.util.Random类生成随机数，并将对应的数组位置设为true；3. 当生成的随机数对应的数组位置已经为true时，重新生成随机数。
代码示例如下：```javaimport java.util.Random;public class UniqueRandomNumberGenerator {public static void m本人n(String[] args) {boolean[] used = new boolean[xxx];Random random = new Random();int count = 0;while (count < xxx) {int num = random.nextInt(xxx);if (!used[num]) {used[num] = true;count++;System.out.println(String.format("06d", num));}}}}```上述代码利用了java.util.Random类生成了不重复的六位随机数。
但是这种方法存在一个问题，当生成的随机数接近xxx时，时间复杂度和空间复杂度都会非常高。
三、使用java.util.Collections.shuffle()方法java.util.Collections类提供了shuffle()方法，可以对列表中的元素进行随机重排。
伪随机数生成器的算法
伪随机数生成器的算法
伪随机数生成器的算法是计算机科学领域中的一个重要概念。
它是用来模拟随机性的工具，能够在程序设计和数据分析中起到关键作用。
虽然它们被称为“伪随机”，但它们仍然被广泛应用并且具有很高的可靠性。
伪随机数生成器的算法主要分为线性同余方法、梅森旋转方法、拉斐特方法等。
其中，线性同余方法是最常见的一种算法。
它通过一个线性递推公式来生成伪随机数，公式的参数包括种子值、模数、乘数和增量。
通过不断迭代计算，就可以生成一系列的伪随机数。
梅森旋转方法则是一种更加复杂的算法，它利用了位运算和异或运算来生成伪随机数，具有更好的随机性和周期性。
伪随机数生成器的算法在实际应用中有着广泛的用途。
在计算机图形学中，它们被用来生成虚拟世界中的随机纹理和噪声。
在密码学中，它们被用来生成加密密钥和初始化向量。
在模拟实验和统计分析中，它们被用来生成随机样本和模拟随机事件。
总之，伪随机数生成器的算法在计算机科学的各个领域都发挥着重要作用。
然而，尽管伪随机数生成器的算法被广泛应用，但它们并不是完美的。
在一些特定的应用场景下，它们可能会出现周期性和相关性的问题，导致生成的伪随机数不够随机。
为了解决这些问题，研究人员不断提出新的算法和改进方案，以提高伪随机数生成器的质量和性能。
总的来说，伪随机数生成器的算法是计算机科学领域中一个重要且不断发展的领域。
它们为计算机程序和数据分析提供了可靠的随机性模拟工具，同时也带来了一些挑战和问题。
随着技术的不断进步和研究的深入，我们相信伪随机数生成器的算法将会变得更加完善和可靠。
java中random类方法
java中random类方法宝子！今天咱们来唠唠Java里的Random类方法呀。
Random类在Java里就像一个小魔法师 ♂️，能给咱变出各种随机的东西呢。
它在`java.util`包里面哦。
Random类有个超简单的构造方法，就像打开魔法盒的钥匙一样。
`Random()`这个构造方法，创建一个新的随机数生成器，它会根据当前系统时间作为种子。
比如说，`Random random = new Random();`就这么轻松地得到了一个随机数生成器啦。
然后呢，这个类里有个超有趣的方法叫`nextInt()`。
这个方法就像是从魔法帽子里掏出一个随机的整数。
如果就这么简单地调用`random.nextInt()`，它就会返回一个随机的`int`类型的值，这个值可能是正数，也可能是负数哦。
不过呢，要是你想在一个特定的范围里得到随机整数，也有办法呢。
比如说，你想得到0到9之间（包括0和9）的随机整数，就可以用`random.nextInt(10)`。
是不是很神奇呀？还有`nextDouble()`方法呢，这个呀，就像是在一个装满小数的魔法池子里捞出一个随机的小数。
它返回的是一个大于等于0.0并且小于1.0的`double`类型的随机数。
就像`double randomDouble = random.nextDouble();`这样就能得到啦。
另外呀，`nextBoolean()`方法就像是抛硬币一样，它会随机地返回`true`或者`false`。
有时候在做一些简单的判断逻辑，比如说要不要给游戏角色加个小奖励之类的，这个方法就很有用啦。
不过呢，宝子，要注意哦。
Random类生成的随机数其实是伪随机数。
啥叫伪随机数呢？就是看起来像是随机的，但其实是根据一定的算法生成的。
就好像这个小魔法师也是按照一些规则来变魔术的啦。
但是在大多数情况下，这些伪随机数已经足够满足我们的需求啦。
总的来说呢，Java里的Random类方法就像是一组有趣的魔法工具，能让我们的程序变得更加有趣和不可预测。
JAVA的Random类介绍
JAVA的Random类介绍Random类 (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。
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。
这点在⽣成多个随机数字时需要特别注意。
下⾯介绍⼀下Random类的使⽤，以及如何⽣成指定区间的随机数组以及实现程序中要求的⼏率。
1、Random对象的⽣成Random类包含两个构造⽅法，下⾯依次进⾏介绍：a、public Random()该构造⽅法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。
b、public Random(long seed)该构造⽅法可以通过制定⼀个种⼦数进⾏创建。
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起源数字，和⽣成的随机数字的区间⽆关。
验证：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。
import java.util.Random;public class test {public void random(){int i=0;int j=0;Random random=new Random(1);Random random1=new Random(1);i=random.nextInt();j=random1.nextInt();System.out.println(i+"-----"+j);}public static void main(String[] args) {test tt=new test();tt.random();}}结果：第⼀次：修改⼀下起源数字，让其等于10。
伪随机数的一些概念
伪随机数的⼀些概念【伪随机数】真正意义上的随机数（或者随机事件）在某次产⽣过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产⽣的，其结果是不可预测的，是不可见的。
⽽计算机中的随机函数是按照⼀定算法模拟产⽣的，其结果是确定的，是可见的。
我们可以这样认为这个可预见的结果其出现的概率是100%。
所以⽤计算机随机函数所产⽣的“随机数”并不随机，是伪随机数。
【⼆项分布】若某事件概率为p，每次试验相互独⽴，结果只有发⽣与不发⽣两种（伯努利实验），现重复试验n次，则该事件发⽣k次的概率为：P=C(k,n) * (p^k) * ((1-p)^(n-k))其中C(k,n)表⽰组合数，即从n个事物中拿出k个的⽅法数。
当n很⼤p很⼩时，可以取np=λ则趋近于泊松分布。
【泊松分布】在实际事例中，当⼀个随机事件，例如某电话交换台收到的呼叫、来到某公共汽车站的乘客等等，以固定的平均瞬时速率λ(或称密度)随机且独⽴地出现时，那么这个事件在单位时间（⾯积或体积）内出现的次数或个数就近似地服从泊松分布。
例⼦：已知某家⼩杂货店，平均每周售出2个⽔果罐头。
请问该店⽔果罐头的最佳库存量是多少？假定不存在季节因素，可以近似认为，这个问题满⾜以下三个条件：（1）顾客购买⽔果罐头是⼩概率事件。
（2）购买⽔果罐头的顾客是独⽴的，不会互相影响。
（3）顾客购买⽔果罐头的概率是稳定的。
在统计学上，只要某类事件满⾜上⾯三个条件，它就服从"泊松分布"。
各个参数的含义：P(X=k)= (e^(-λ)) * (λ^k) / k!P：每周销售k个罐头的概率。
X：⽔果罐头的销售变量。
k：X的取值（0，1，2，3...）。
λ：每周⽔果罐头的平均销售量，是⼀个常数，即速率为2。
当λ很⼤时，则趋近于正态分布。
（正态分布是连续的，但泊松分布是离散的。
）【⽣成伪随机数】⼀般地，伪随机数的⽣成⽅法主要有以下3种：（1）直接法（Direct Method），根据分布函数的物理意义⽣成。
java中的random函数用法
java中的random函数用法在Java中，使用Random类可以生成随机数。
Random类提供了多种生成随机数的方法。
以下是Random类的一些常用方法和用法：1.生成随机整数：```javaRandom random = new Random();int randomNumber = random.nextInt();```生成的随机整数范围是整个int类型范围（即-2147483648到2147483647）。
2.生成指定范围的随机整数：```javaRandom random = new Random();int min = 0;int max = 100;int randomNumberInRange = random.nextInt(max - min + 1) + min;```以上代码生成一个0到100之间（包括0和100）的随机整数。
3.生成随机浮点数：```javaRandom random = new Random();double randomDouble = random.nextDouble();```生成的随机浮点数范围是0.0（含）到1.0（不含）。
4.生成随机布尔值：```javaRandom random = new Random();boolean randomBoolean = random.nextBoolean();```生成true或false。
5.指定种子生成确定性随机数：```javalong seed = 123456; //种子可以是任意长整数Random random = new Random(seed);int randomNumber = random.nextInt();```使用相同的种子，每次运行程序都会得到相同的随机数。
6.生成随机字节数组：```javaRandom random = new Random();byte[] byteArray = new byte[10];random.nextBytes(byteArray);```生成一个长度为10的字节数组，并将其填充为随机值。
浅谈伪随机数发生器
附录:
平方取中.c #include<stdio.h> int main() { unsigned int seed=0,temp; int i,j,first,number1[5000][100] = {0}; FILE *fp; fp=fopen("d:\\a.txt","w"); for(j=0;j<5000;j++) { if(j==0){printf("Enter the seed:");
结论二：除退化为零外，随机数序列还出现随机数序列循环和收敛的情况。
还是以 m=4 为例，三种收敛的情况，分别为： 1、100→100→100→100→100 2、2500→2500→2500→2500→2500 3、7600→7600→7600→7600→7600 首先， 讨论收敛的情况， 通过用 C 语言编程计算可以得到属于这三种收敛的种子个数以 及数值。（具体数据见附录） 还会出现三种循环的情况，分别为: 1、2100→4100→8100→6100→2100 2、1600→5600→3600→9600→1600 3、0540→2916→5030→3009→0540 然后，由于循环出现的几率比较大，计算机计算比较麻烦，所以观察大量数据寻找这三 种循环的出现规律，有初步发现：
使用了 srand()提供的种子以及线性同余算法，具体通过代码验证了，见附录。Java Random 类被封装 无法看 nextInt() nextFloat()源代码,但是估计也是使用了线性同余。
四、梅森旋转算法（Mersenne twister） 梅森旋转算法是 Makoto Matsumoto (松本)和 Takuji Nishimura (西村)于 1997 年开发 的伪随机数产生器， 基于有限二进制字段上的矩阵线性再生。 可以快速产生高质量的伪随机 数，修正了古老随机数产生算法的很多缺陷。常见的有两个变种 Mersenne Twister MT19937 和 Mersenne Twister MT19937-64。 说到梅森旋转算法， 不得不提一下线性反馈移位寄存器 （LFSR） ， 线性反馈移位寄存器 （linear feedback shift register, LFSR）是指，给定前一状态的输出，将该输出的线性函数再用 作输入的移位寄存器。 异或运算是最常见的单比特线性函数： 对寄存器的某些位进行异或操 作后作为输入，再对寄存器中的各比特进行整体移位。 首先，移位寄存器包括两个部分
惊艳面试官-Java中关于随机数生成8种方式的思考
惊艳面试官-Java中关于随机数生成8种方式的思考Java中生成随机数常用的有下面这8种写法：简而言之，名称带安全的未必安全，名字简洁的未必简单。
o Math.random()o Randomo ThreadLocalRandomo SecureRandomo UUID.randomUUID()o RandomStringUtilso RandomUtilso RandomUtilMath.random()Talk is cheap, show me the code. 先上源码：public static double random() {returnRandomNumberGeneratorHolder.randomNumberGenerator.nex tDouble();}private static final class RandomNumberGeneratorHolder {static final Random randomNumberGenerator = new Random();}从源码可以看出：Math.random本质上用的就是new Random。
而且人家给了一个最佳实践：使用的时候不用每次就new一个对象，直接做成一个静态类就可以了。
RandomRandom是伪随机数类，采用线性同余算法产生的。
伪随机数是1946年冯诺依曼提出来的。
他在参加一个氢弹的制造项目，需要大量的随机数模拟核聚变、核裂变。
因为当时设备没办法去存储大量的随机数，所以就想到了这个办法。
伪随机数(或称伪乱数)这个称呼是因为真随机数都不是计算出来的。
这里是使用一个确定性的算法计算出来的似乎是随机的数序，因此伪随机数实际上并不随机。
从更宏大的视角看来，是非常有规律的，就像我在《大话高可用》里提到的炊烟。
下面来说说这个线性同余算法，大家不用担心。
我比大家还对算法一窍不通。
但是我有人类的常识，这个常识是什么呢？既然是计算得到的，并且人类看起来没有规律，那一定有一个外部因子(种子)，种子是一个变量。
研究数学中的伪随机数生成
伪随机数生成在数学、计算机科学以及其他领域中扮演着重要的角色。
在这些领域中，我们通常需要生成大量的随机数来作为实验的数据或者算法的输入。
然而，计算机的运作原理是基于确定性的，无法直接生成真正的随机数。
因此，我们需要利用数学方法生成伪随机数来满足各种需求。
伪随机数是按照一定规律生成的数列，看起来表现出随机的特征。
尽管这些数列并非真正的随机数序列，但在实际应用中，它们通常能够达到我们期望的效果。
在数学中，伪随机数的生成通常基于一些数学模型或者算法。
其中，线性同余法是最简单、最广泛使用的一种方法。
线性同余法的基本思想是通过对当前数与一个大整数的乘法与加法运算，再对结果取余数来获得下一个数。
具体地说，假设我们已经生成了一个数x0，下一个数可以通过以下公式计算得到：x1 = (a * x0 + c) mod m其中，a、c和m是预先设定的常数，通常要求满足一定的条件。
通过递推的方式，即可生成一串伪随机数列。
然而，线性同余法并不是一个完美的方法。
它在某些情况下可能会产生一些问题。
首先，由于生成的数列是确定的，当两个不同的起始数相同时，它们生成的数列也是相同的。
其次，由于选择不合适的参数，线性同余法可能会产生周期较短的数列，这会使得生成的伪随机数重复出现。
最后，线性同余法在某些统计检测中可能会被识别出来，这不符合我们对随机性的要求。
为了解决线性同余法存在的问题，研究人员提出了各种改进的算法。
其中比较常用的方法有数字散列方法以及暂存器移位法。
数字散列方法通过对输入进行散列计算，来减少重复性和周期性。
而暂存器移位法则通过将暂存器中的数字左移或右移，再在右边或左边加入一位新的数值来生成下一个数。
这些方法能够提高伪随机数生成的质量，并且在某些应用场景中，比如密码学，被广泛应用。
此外，为了满足各种不同的需求，伪随机数生成算法还可以通过引入外部的随机源来增加随机性。
这些随机源可以是物理上的随机性，比如环境噪声或者放射性衰变事件。
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显 而易 见 ， 当计 算 方 法 （ 推公 式 ） 递 及初 值 确定 后， 整个 随机 数序 列 就 唯 一地 ②序 列 的任意 数值之 间相互 独立 。 产 生随机 数 的方法 有两种 ： ① 用物理 方 法 产 生真 正 的 随机 数 。一 般 而 言 ， 硬件应该是随机数的最佳来源 ， 早期生成的随机数， 都是来 自于各种物理装置和设备。但是生成随机数 的硬件耗资不菲 ， 并且存在生成速度慢 、 效率低、 需 占用大量存储空间、 不可重现等问题 ， 因此其使用价 值很 有 限 ； ②用 数学方 法 （ 算法 ） 产生 一组满 足一定统 计规 律的迭代随机序列， 即伪 随机数。由于它不可能是 真 正 的随机数 ， 须对其 进行检 验 。 必 从 实 用 的角 度看 ， 获取 这种 数 的最 简单 和最 自 然 的方 法是 利用 各种计 算机语 言 的函数库 提供 的随 机数 发生器 。当然不 同 的开 发环境 提供 的生成 随机 数 的 函数 和方 法不 一 样 。典 型 情 况下 ， 会 输 出一 它 个均匀分布在［ ，］ Ｏ １区间内的伪随机变量的值 。
ａ
７ ５
１ 区间上的均匀性 。 ］ 线性同余法不仅与种子有关 ， 而且与参数 ｍ、、 ａ ｃ的选 取有 关 ， 例如表 １ 示 ： 实 所
２ 伪 随机数 的生成机制
根据 随机 数 的定 义 ， 是 用算 法 生成 的都不 是 凡 真正 的随机 数 。因 此使 用 算 法 只 能生 成 伪随 机 数 。
机数的独立性要求相矛盾； 同时， 由于伪随机数总要 出现周期性循环 ， 这也和真的随机数有区别。因此， 在计算机上生成的伪随机数必须满足下列要求 ： ①分 布 的均 匀 性 ： 同一 范 围 内 的任 何 一个 随 即 机数 的出现的概率是相 同的， 即必须尽可能地 接近 Ｕ（ ， ） 布 。 Ｏ １分 ②统计， 的独立性 ： 上 产生的随机数序列的相关 性越小越好。 ③足够长的周期： 在其达到重复（ 循环） 之前 ， 能 生成 足够多 的 、 重复 的随机 数 。 不 ④占用的内存尽可能少 ， 产生随机数 的速度足 够快 。 前两条要求 ， 可以使用统计方法对随机数序列 进行 检验 。 ２ ２ 线 性 同 余 法 Ｌ Ｇ（ ｉｅｒＣ ｎｒｅｃ ． Ｃ Ｌｎａ ｏｇｕｎｅ Ｇ ｎ ｒｔｒ ｅ ｅａｏ ） 在 各 种程 序 设 计语 言 中 ， 最常 用 的还 是线 性 同 余 法 。这种 方法 是 Ｌ ｈ ｒ １５ ｅ ｍｅ 于 ９ １年提 出的 ： 于 对 个 正整 数 Ｍ 和任 意 自然 数 ｎ ，， ， 推公式 ： ｏａｂ 由递
一
ｎ＋ 一 （ ｆｎ ） ｂ ｍｏ Ｉ１ ａ （ ｉ＋ ） ｄ ｍ
ｉ ０，１ 一 ，２， ， 一 １ … ｍ （） ２
伪随机数并非假随机数， 是指计算机产生 的伪随机 数 既是随 机 的又是 有 规律 的 ， 为通 过算 法 产 生 随 这 机 数提供 了基 础 。 ２ １ 伪 随机 数 （ ｓｕ ｏＲ ｎ ｏ Ｎ ｍｂｒ 的生 ． Ｐ ａ ｄ ａ ｄ ｍ ｕ ｅ ）
产生伪随机数 的方法很多， 比如线性同余法 、 平 方 取 中法 、 小 数法 、 取 斐波 那 契 （ ｉｏ ｅｄ） 、 线 Ｆｂｎｅ 法 非 性 同余法 、 乘同余法 、 移位寄存器序列、 混合 同余法 等， 都能够在特定 的情况下构造优 良的伪随机数。 伪随机数可以使用递推公式产生 ， 其通用公式
成方 法
生成的数值序 列称 为是 同余 序列 。当函数 ｆ （） ｎ 为线性 函数 时 ， 即得到线 性 同余 序 列 ：
ｎ＋ 一 （ Ｉ１ ａ＊ｎ＋ ｂ ｍｏ ｉ ） ｄ ｍ
ｉ Ｏ，１ ， ，ｍ一 １ ＝ ，２ … （） ３
其 中 ａ为 乘 子 （ 数 ） ｂ为 增 量 （ 数 ） ｍ 为 常 ， 常 ， 模 ， 为该 随机序 列 的种 子 。如何 选取 该 方法 中的 ｏ ｎ
生伪 随机数 的机制 ， 通过一个游戏程序 实例说明伪随机数的应用。 关键 词 线性 同余 法， 伪随机 数生成，ＡＶＡ程序设计 Ｊ
１ 引言
随机 数是 蒙 特 卡 罗 （ ｎｅＣ ｒ ） 法 的应 用 Ｍｏ ｔ－ａｌ 方 ｏ 基础， 它在程序 设计 中扮 演着 十分重要 的角 色 ， 尤其 是 在实 践环 境 模 拟 和测 试 等 领 域 中 有着 广 泛 的 应
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计算 机科 学 ２０Ｖｏ．３ ｏ１ （ 刊 ） ０６ １３ Ｎ．２增
伪 随机 数 及 其在 Ｊ ＶＡ程 序 中 的应 用探 讨 Ａ
王 字
（ 重庆 文 理学 院 重庆 ４ ２ ６ ） ０ １ ０
摘 要 本文分析 了生成伪 随机数的一般 原理 ， 讨论 了采 用线性 同余 法获取 伪 随机 数的方 法， 结合 Ｊ ＡｖＡ语 言产
・
】 ９ ・ ９
维普资讯
常数 ａｂ和 ｍ 直接 关 系到 所 产 生 的 随机 序 列 的随 、 机性 能 。
②适 当地 选 择 ｍ、、 ， 以保 证 ｎ 在 ［ ， ａｂ 可 ｉ Ｏ ｍ一
线性同余法 的如下特点： ①Ｏ 。 ｍ一 １ 即 ｎ 只能从 Ｏ ≤ｎ≤ ， ｉ ～ｍ一１ ｍ 个 这 整数 中取值 ；
为：
ａ＋ 一 ｆａ ） ｎ １ ２， … ｎ １ （ 一 ， … （） １
用。例如 ， 构建随机模型 、 大型游戏 、 计算机仿真 、 动 画设计 、 数字 图书保护 、 数字水 印 、 分形 图形技术 、 数 据加密等都要大量使用随机数。 所谓随机数 ， 是指满足如下两个条件的数值序