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0x01:生产随机数的方式
Math.random()0到1之间随机数
java.util.Random伪随机数(线性同余法生成)
java.security.SecureRandom真随机数
java.util.concurrent.ThreadLocalRandom每一个线程有一个独立的随机数生成器
0x02:Math.random()
Math.random()产生的随机数是在0 到1之间的一个double类型的随机数,即 0 <= random <= 1
例子
- public static void main(String[] args) {
- for(int i=0; i<10; i++){
- System.out.println(Math.random());
- }
- }
结果
- 0.5561869175342243
- 0.8640888835150414
- 0.292814731626831
- 0.9873548780247475
- 0.32392504190968197
- 0.023230111447818613
- 0.7911879389548253
- 0.6453078158805755
- 0.8255443940742907
- 0.0476070934096563
看下图
从源码分析发现,调用Math.random()方法时,自动创建了一个伪随机数生成器,实际上用的是new java.util.Random()。
0x03:java.util.Random伪随机数
java.util.Random采用线性同余法伪随机数生成器(linear congruential pseudorandom number generator [简称LGC]),所以该随机数具有可预测性的缺点。在注重信息安全的应用中,不要使用 LCG 算法生成随机数,请使用 java.security.SecureRandom。
例子
- public static void main(String[] args) {
- Random random = new Random();
- for(int i=0; i<10; i++){
- System.out.println(random.nextInt());
- }
- }
结果
- -932663432
- -1051420847
- -170246550
- 1965458676
- -2018336206
- 1399734206
- 1142954832
- -1274289135
- 918821980
- -537649235
java.util.Random类默认使用当前系统时钟作为种子
Random类提供的方法:
java.util.nextBoolean() - 返回均匀分布的 true 或者 false
nextBytes(byte[] bytes)
nextDouble() - 返回 0.0 到 1.0 之间的均匀分布的 double,Math.random() 调用的就是该方法
nextFloat() - 返回 0.0 到 1.0 之间的均匀分布的 float
nextGaussian() - 返回 0.0 到 1.0 之间的高斯分布(即正态分布)的 double
nextInt() - 返回均匀分布的 int
nextInt(int n) - 返回 0 到 n 之间的均匀分布的 int (包括 0,不包括 n)
nextLong() - 返回均匀分布的 long
setSeed(long seed) - 设置种子
另外只要种子一样,产生的随机数也一样; 因为种子确定,随机数算法也就确定了,所以输出是确定的。
例子
- public static void main(String[] args) {
- Random random1 = new Random(1000);
- Random random2 = new Random(1000);
- for(int i=0; i<10; i++){
- System.out.println("random1 = "+ random1.nextInt()
- + ", random2 = "+ random2.nextInt());
- }
- }
结果
- random1 = -1244746321, random2 = -1244746321
- random1 = 1060493871, random2 = 1060493871
- random1 = -1826063944, random2 = -1826063944
- random1 = 1976922248, random2 = 1976922248
- random1 = -230127712, random2 = -230127712
- random1 = 68408698, random2 = 68408698
- random1 = 169247282, random2 = 169247282
- random1 = -735843605, random2 = -735843605
- random1 = 2089114528, random2 = 2089114528
- random1 = 1533708900, random2 = 1533708900
0x04:java.security.SecureRandom真随机数
java.Security.SecureRandom继承java.util.Random,操作系统收集了一些随机事件,比如鼠标点击、键盘点击等,java.Security.SecureRandom使用这些随机事件作为种子。
SecureRandom 提供加密的强随机数生成器(This class provides a cryptographically strong random number generator [RNG]),要求种子必须是不可预知的,产生非确定性输出。SecureRandom 也提供了与实现无关的算法,因此调用方(应用程序代码)会请求特定的 RNG 算法并将它传回到该算法的 SecureRandom 对象中。
如果仅指定算法名称,如下所示:
SecureRandom random = SecureRandom.getInstance("SHA1PRNG");
如果既指定了算法名称又指定了包提供程序,如下所示:
SecureRandom random = SecureRandom.getInstance("SHA1PRNG", "SUN");
例子一
- public static void main(String[] args) {
- SecureRandom random1 = new SecureRandom();
- SecureRandom random2 = new SecureRandom();
- for(int i=0; i<10; i++){
- System.out.println("random1 = "+ random1.nextInt()
- + ", random2 = "+ random2.nextInt());
- }
- }
结果
- random1 = -2132909245, random2 = 1721111490
- random1 = 1878066989, random2 = 331714565
- random1 = 570084968, random2 = 270567587
- random1 = -369271183, random2 = -2099748127
- random1 = -1588034927, random2 = 716208447
- random1 = 1272448595, random2 = -1076872105
- random1 = 651517544, random2 = -412298117
- random1 = 599063484, random2 = 990299359
- random1 = 1327006915, random2 = -1678337338
- random1 = 1555188183, random2 = -1062601998
例子二
- public static void main(String[] args) {
- try {
- SecureRandom random1 = SecureRandom.getInstance("SHA1PRNG");
- SecureRandom random2 = SecureRandom.getInstance("SHA1PRNG");
- for (int i = 0; i < 5; i++) {
- System.out.println(random1.nextInt() + " != " + random2.nextInt());
- }
- } catch (NoSuchAlgorithmException e) {
- e.printStackTrace();
- }
- }
结果
- -65146125 != -293869330
- 602260319 != 236779048
- -313979165 != -450531309
- 1647234976 != 1324919270
- 1080689624 != 1189679018
0x05:java.util.concurrent.ThreadLocalRandom每一个线程有一个独立的随机数生成器
ThreadLocalRandom 是 JDK 7 之后提供的,继承 java.util.Random。每一个线程有一个独立的随机数生成器,用于并发产生随机数,能够解决多个线程发生的竞争争夺,效率更高。
ThreadLocalRandom 不是直接用 new 实例化,而是第一次使用其静态方法 current() 得到 ThreadLocal<ThreadLocalRandom> 实例,然后调用 java.util.Random 类提供的方法获得各种随机数。
例子
- public static void main(String[] args) {
- for (int i = 0; i < 5; i++) {
- System.out.println(ThreadLocalRandom.current().nextDouble());
- }
- }
结果
- 0.1203480287115829
- 0.5205724433165335
- 0.5543373628235388
- 0.3320090877996178
- 0.5277150915439681
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