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不会生成随机数?我们来看看java生成随机数的10种方法_randomdatagenerator

randomdatagenerator

1.引言

本文将探讨用 Java 生成随机数的不同方法。

2.Java API

Java API 提供了几种随机数生成方法。让我们一起来了解一下。

2.1.java.lang.Math

Math 类中的 random 方法返回一个 [0.0, 1.0) 区间的 double 值。下面这段代码能得到一个 min 和 max 之间的随机数:

int randomWithMathRandom = (int) ((Math.random() * (max - min)) + min);

2.2.java.util.Random

Java 1.7 之前,最流行的随机数生成方法是 nextInt。这个方法提供了带参数和无参数两个版本。不带参数调用时,nextInt 会以近似相等概率返回任意 int 值,因此很可能会得到负数:

  1. Random random = new Random();
  2. int randomWithNextInt = random.nextInt();

如果调用 netxInt 时带上 bound 参数,将得到预期区间内的随机数:

int randomWintNextIntWithinARange = random.nextInt(max - min) + min;

上面的代码段能得到一个 [0, bound) 范围内的随机数。因此 bound 参数必须大于0。否则会抛出 java.lang.IllegalArgumentException 异常。

Java 8 引入了新的 ints 方法,返回一个java.util.stream.IntStream,让我们看看如何使用。

不带参数的 ints方法将返回一个无限 int 流:

IntStream unlimitedIntStream = random.ints();

调用时还可以指定参数来限制流大小:

IntStream limitedIntStream = random.ints(streamSize);

当然,也可以为生成数值设置最大值和最小值:

IntStream limitedIntStreamWithinARange = random.ints(streamSize, min, max);

2.3.java.util.concurrent.ThreadLocalRandom

Java 1.7 中ThreadLocalRandom类提供了一种新的更高效的随机数生成方法。与 Random 类相比有三个重要区别:

  • 无需显式初始化 ThreadLocalRandom 实例。这样可以避免创建大量无用的实例,浪费垃圾收集器回收时间。
  • 不能为 ThreadLocalRandom 设置随机种子(seed),这可能会导致问题。如果需要设置随机种子,应该避免采用这种方式生成随机数。
  • Random 类在多线程时表现不佳。

下面让我们看看如何使用:

int randomWithThreadLocalRandomInARange = ThreadLocalRandom.current().nextInt(min, max);

Java 8 及更高版本提供了几种新方法。首先,nextInt 方法有两个变体:

  1. int randomWithThreadLocalRandom = ThreadLocalRandom.current().nextInt();
  2. int randomWithThreadLocalRandomFromZero = ThreadLocalRandom.current().nextInt(max);

其次,还可以使用 ints 方法:

IntStream streamWithThreadLocalRandom = ThreadLocalRandom.current().ints();

2.4.java.util.SplittableRandom

Java 8 还带来了一个快速随机数生成器SplittableRandom类。

正如 JavaDoc 中描述的那样,这是一个支持并行计算的随机数生成器。值得注意的是,这个实例非线程安全。使用该类时需要当心。

现在有了 nextInt 和 ints 方法。调用 nextInt 时,可以通过参数指定 top 和 bottom 范围:

  1. SplittableRandom splittableRandom = new SplittableRandom();
  2. int randomWithSplittableRandom = splittableRandom.nextInt(min, max);

这样可以检查 max 参数是否大于 min。检查失败会收到一个到IllegalArgumentException。但是,这里不会进行正数或负数检查。因此,参数可以填写负数。也可以在调用时使用一个参数或者不使用参数。工作方式与之前描述的相同。

这里也提供了ints方法。这意味着可以轻松得到 int流。可以选择流数据个数有限或无限。对于有限流,可以为数字生成范围设置 top 和 bottom:

IntStream limitedIntStreamWithinARangeWithSplittableRandom = splittableRandom.ints(streamSize, min, max);

2.5.java.security.SecureRandom

如果应用程序对安全敏感,则应考虑使用SecureRandom。这是一个强加密随机数生成器。实例默认构造函数不使用随机种子。因此,我们应该:

  • 设置随机种子:随机种子不可预测
  • 设置 java.util.secureRandomSeed 系统属性为 true。

该类继承自java.util.Random。现在,我们介绍了上面各种随机数生成方法。例如,如果需要获取任意 int 值,调用 nextInt 时可以不带参数:

  1. SecureRandom secureRandom = new SecureRandom();
  2. int randomWithSecureRandom = secureRandom.nextInt();

如果需要设置随机数生成范围,则可以在调用时带 bound 参数:

int randomWithSecureRandomWithinARange = secureRandom.nextInt(max - min) + min;

切记,如果参数小于零会抛出 IllegalArgumentException。

3.第三方 API

上文的介绍中,Java 提供了许多随机数生成类和方法。然而,也有很多第三方 API 可以生成随机数。

下面对其中的一些进行介绍。

3.1.org.apache.commons.math3.random.RandomDataGenerator

Apache Commons 项目中 Commons 数学库提供了很多生成器。最简单,也可能最有用的是 RandomDataGenerator。它使用 Well19937c 算法生成随机数。我们也可以自行提供随机数算法。

让我们看看如何使用。首先,添加依赖项:

  1. <dependency>
  2. <groupId>org.apache.commons</groupId>
  3. <artifactId>commons-math3</artifactId>
  4. <version>3.6.1</version>
  5. </dependency>

最新版本的 commons-math3 可以在 Maven Central 中找到。

然后开始使用:

  1. RandomDataGenerator randomDataGenerator = new RandomDataGenerator();
  2. int randomWithRandomDataGenerator = randomDataGenerator.nextInt(min, max);

3.2.it.unimi.dsi.util.XoRoShiRo128PlusRandom

这是最快的随机数生成器之一。由米兰大学信息科学系开发。

也可以在 Maven Central 仓库中找到。首先,添加依赖项:

  1. <dependency>
  2. <groupId>it.unimi.dsi</groupId>
  3. <artifactId>dsiutils</artifactId>
  4. <version>2.6.0</version>
  5. </dependency>

该生成器继承了 java.util.Random 类。但是,如果仔细看一下 JavaDoc,就会发现只有一种调用方法——通过 nextInt 生成随机数。最重要的是,该方法只提供无参和单个参数两种版本。其他任何调用都将直接调用 java.util.Random 方法。

例如,如果想得到某个范围内的随机数,可以这样写:

  1. XoRoShiRo128PlusRandom xoroRandom = new XoRoShiRo128PlusRandom();
  2. int randomWithXoRoShiRo128PlusRandom = xoroRandom.nextInt(max - min) + min;

4.总结

生成随机数有很多办法,但没有最佳方法。因此,应当根据需求选择最合适的方法。

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