本文实例讲述了Java随机数算法。分享给大家供大家参考,具体如下:
软件实现的算法都是伪随机算法,随机种子一般是系统时间
在数论中,线性同余方程是最基本的同余方程,“线性”表示方程的未知数次数是一次,即形如:
ax≡b (mod n)
的方程。此方程有解当且仅当 b 能够被 a 与 n 的最大公约数整除(记作 gcd(a,n) | b
)。这时,如果 x0 是方程的一个解,那么所有的解可以表示为:
{x0+kn/d|(k∈z)}
其中 d 是a 与 n 的最大公约数。在模 n 的完全剩余系 {0,1,…,n-1} 中,恰有 d 个解。
例子编辑
* 在方程 3x ≡ 2 (mod 6)
中, d = gcd(3,6) = 3
,3 不整除 2,因此方程无解。
* 在方程 5x ≡ 2 (mod 6)
中, d = gcd(5,6) = 1
,1 整除 2,因此方程在{0,1,2,3,4,5} 中恰有一个解: x=4。
* 在方程 4x ≡ 2 (mod 6)
中, d = gcd(4,6) = 2
,2 整除 2,因此方程在{0,1,2,3,4,5} 中恰有两个解: x=2 and x=5。
纯线性同余随机数生成器
线性同余随机数生成器介绍:
古老的LCG(linear congruential generator)代表了最好最朴素的伪随机数产生器算法。主要原因是容易理解,容易实现,而且速度快。
LCG 算法数学上基于公式:
X(0)=seed;
X(n+1) = (A * X(n) + C) % M;
其中,各系数为:
X(0)表示种子seed
模M, M > 0
系数A, 0 < A < M
增量C, 0 <= C < M
原始值(种子) 0 <= X(0) < M
其中参数c, m, a比较敏感,或者说直接影响了伪随机数产生的质量。
一般来说我们采用M=(2^31)-1 = 2147483647,这个是一个31位的质数,A=48271,这个A能使M得到一个完全周期,这里C为奇数,同时如果数据选择不好的话,很有可能得到周期很短的随机数,例如,如果我们去Seed=179424105的话,那么随机数的周期为1,也就失去了随机的意义。
(48271*179424105+1)mod(2的31次方-1)=179424105
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package test;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
public class Random {
public final AtomicLong seed= new AtomicLong();
public final static long C = 1 ;
public final static long A = 48271 ;
public final static long M = (1L << 31 ) - 1 ;
public Random( int seed){
this .seed.set(seed);
}
public Random(){
this .seed.set(System.nanoTime());
}
public long nextLong(){
seed.set(System.nanoTime());
return (A *seed.longValue() + C) % M;
}
public int nextInt( int number){
return new Long( (A * System.nanoTime() + C) % number).intValue();
}
public static void main(String[] args) {
System.out.println( new Random().nextLong());
Map<Integer,Integer> map= new HashMap<Integer,Integer>();
for ( int i= 0 ;i< 100000 ;i++){
int ran= new Random().nextInt( 10 );
if (map.containsKey(ran)){
map.put(ran, map.get(ran)+ 1 );
} else {
map.put(ran, 1 );
}
}
System.out.println(map);
}
}
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自己写个简单例子,随机10万次,随机范围0到9,看看是否均匀
相对来说还是挺均匀的
希望本文所述对大家java程序设计有所帮助。
原文链接:http://blog.csdn.net/h348592532/article/details/52837228