random中常用的方法

最新推荐文章于 2022-04-18 13:07:59 发布
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分类专栏： python
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Random常用的方法介绍
u013558123的博客
03-07 1455
`Random` 类是 Java 中用于生成伪随机数的常用工具类。通过使用不同的方法，我们可以生成不同类型的随机数，包括整数、浮点数和布尔值。此外，`Random` 类还可以用于生成数组和集合的排列和组合。
python中的随机函数random的用法示例
吉大秦少游
09-08 1万+
这篇文章主要介绍了python中的随机函数random的用法示例，详细的介绍了python 随机函数random的用法和示例，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下 一、random模块简介 Python标准库中的random函数，可以生成随机浮点数、整数、字符串，甚至帮助你随机选择列表序列中的一个元素，打乱一组数据等。 二、random模块重要函数 1 )、random() 返...
Python中random模块常用方法的使用教程
12-16
前言 Python 的random模块包含许多随机数生成器。 random是Python标准库之一，直接导入即可使用。本文介绍random中常用方法的用法。 一、生成随机的整数 # coding=utf-8 import random print(random.randint(1, 5)) print(random.randrange(0, 51, 5)) 运行结果： 3 40 randint(start, end)会返回一个start到end之间的整数，这里是左闭右闭区间。也就是说可能会返回end值，在Python中，这个是一个比较特殊的地方，一般来说都是左闭右开的区间。 randra
Random 类使用方法
netjic的博客
09-14 2878
1、Random类中的常用方法 Random类中的方法比较简单，每个方法的功能也很容易理解。需要说明的是，Random类中各方法生成的随机数字都是均匀分布的，也就是说区间内部的数字生成的几率是均等的。下面对这些方法做一下基本的介绍： a、public boolean nextBoolean()：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。 b、public double nextDouble()：是生成一个随机的double值，数值介于[0,1.0)之间。
random的常用方式
weixin_34404393的博客
10-19 130
Python中的random模块用于生成随机数 1.random.random() #用于生成一个0~1的随机浮点数：0<=n<1.0 >>> import random>>> random.random()0.8513446516720323>>> 2.random.uniform(a,b) #用于生成一个指定范围内...
python 中random模块的常用方法总结
09-21
以下是`random`模块的一些常用方法的详细解释： 1. `random.random()` 这个函数返回一个0到1之间的浮点数，包括0但不包括1。这个数字是伪随机的，由随机数生成算法计算得出。例如： ```python print(random....
Python random模块常用方法
01-20
print random.random() 获取一个小于1的浮点数 复制代码 代码如下: import random random.randint(1,10) 获取一个从1到10的整数 复制代码 代码如下: import random print random.uniform(0,2) 获取一个大于0小于2...
Java中Random类常用方法.pdf
07-11
Java中的`Random`类是`java.util`包下的一个核心类，主要用于生成各种类型的伪随机数。这个类在很多场景下都有广泛的应用，比如在模拟、测试、游戏开发以及密码学等领域。`Random`类生成的随机数是通过特定算法得到...
Java中常用的三种产生随机数的方法详解（currentTimeMills，random，Math.random）
12-22
Java中常用的三种产生随机数的方法及其原理详解（currentTimeMills，random，Math.random） 这学期笔者开始学习Java，由于以前有了C做基础，学Java明显可以轻松许多，但是这几天有个问题很苦恼，有几道题目要...
Random使用步骤
weixin_45293888的博客
08-17 558
查看类 java.util.Random ：该类需要 import导入使后使用。 查看构造方法 public Random() ：创建一个新的随机数生成器。 查看成员方法 public int nextInt(int n) ：返回一个伪随机数，范围在 0 （包括）和 指定值 n （不包括）之间的 int 值。 使用Random类，完成生成3个10以内的随机整数的操作，代码如下： //1. 导包 i...
Random用法及常用方法总结
linAnPin
02-23 3784
Random类（java.util） Random类产生随机数的算法是一种伪随机算法，在进行产生随机数时，随机算法通过起源数字（seed）或叫种子数进行一系列的变换，产生随机数。所以相同种子数在相同次数产生的随机数是相同的。 1 构造方法 （1）public Random() 该构造方法会使用系统当前时间的相关数字作为产生随机数的种子数并利用该种子数产生随机数； （2）publi
random模块中的方法介绍
ivenqin的博客
09-03 347
random是Python中的一个内置模块，用于生成随机数。 seed()方法 seed()方法用于初始化随机数生成器。 语法： random.seed(a=None, version=2) a：可选参数，如果是整数则直接使用，否则必须转为整数。如果没有值则使用当前系统时间。 version：默认值为2，指定如何将参数转换为整数。 示例： import random random.seed...
Class -- 03 -- Random类常用方法详解析
Gene Xu
07-19 8661
这次主要整理下Java中Random类的常用方法 一、Random类的定义 Random类位于 java.util 包中，主要用于生成伪 随机数 Random类将 种子数 作为随机算法的起源数字，计算生成伪随机数，其与生成的随机数字的区间无关 创建Random实例时，若没有指定种子数，则会以 当前时间 作为种子数，来计算生成伪随机数 拥有 相同种子 的Random实例，在相同次数下，生成...
random函数中的方法
m0_60154718的博客
10-23 409
randint(a,b):用于生成一个指定范围 [ a , b ] 内的随机整数 n ，a <= n <= b。 random()用于生成一个 [0,1.0）的随机浮点数。 uniform(a,b)：用于生成一个指定范围[a,b]内的随机浮点数n，如果a < b, 即 b <= n <= a;如果 a > b，即 b <= n <= a。 randrange(a,b[,step])：从指定范围内，按指定基数递增的集合中获取一个随机数。例如ra...
Python 随机数函数 random 七种常用方法解说
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03-24 1万+
Python中的 random模块用于生成随机数，它提供了很多函数。接下来，针对常见的随机数函数进行讲解，具体如下 random.random() 返回0与1之间的随机浮点数N，范围为0<=N<1.0。接下来，通过一个案例来演示，如下所示： import random 生成一个随机数 print(“random():”, random.random()) 生成第二个随机数 prin...
random方法
weixin_51847874的博客
02-02 598
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>Document</title> </head> <body> <script&gt
random
sdwylry的博客
07-12 1038
1、random.random             random.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 2、random.uniform 　　random.uniform的函数原型为：random.uniform(a, b)，用于生成一个指定范围内的随机符点数，两个参数其中一个是上限，一个是下限。如果a > b，则生成的随机数n: a 3、rando
random模块常用方法
qq_41670002的博客
04-18 767
import random 一、实值分布 1. random.random() 功能：返回 [0.0, 1.0) 范围内的下一个随机浮点数。 random.random() 0.7171059617072177 2. random.uniform(a,b) 返回一个随机浮点数 N ，当 a <= b 时 a <= N <= b ，当 b < a 时 b <= N <= a 。 等式 a + (b-a) * random() 中的浮点舍入，决定了终点 b 是否会包含
【Python】random常用方法
Temmy的博客
08-23 288
以下代码可以直接使用 # random 生成随机数 import random # 1、random.random() # 生成0到1的一个随机浮点数 a = random.random() print(a) # 2、random.randint(a,b) # 生成a到b的一个整数，a<=n<=b d = random.randint(1, 10) print(d) # 3、random.uniform(a,b) # 生成a到b或者b到a的随机浮点数，两个参数一个上限一个下限，顺序不做要求
random常用的方法
最新发布
06-22
<think>我们讨论的是Java中的Random类。Random类用于生成伪随机数。以下是一些常用的方法及其使用示例。</think># Java Random类常用方法详解 `java.util.Random` 类是Java中生成伪随机数的核心工具类，提供了多种生成随机数的方法。下面我将详细介绍Random类的常用方法及其使用场景。 ## 核心方法概览 | 方法 | 返回类型 | 范围 | 说明 | |------|----------|------|------| | `nextInt()` | int | -2³¹ ~ 2³¹-1 | 生成均匀分布的随机整数 | | `nextInt(int bound)` | int | 0 ~ bound-1 | 生成指定范围的随机整数 | | `nextDouble()` | double | 0.0 ~ 1.0 | 生成[0.0, 1.0)之间的随机浮点数 | | `nextFloat()` | float | 0.0f ~ 1.0f | 生成[0.0f, 1.0f)之间的随机浮点数 | | `nextLong()` | long | -2⁶³ ~ 2⁶³-1 | 生成随机长整数 | | `nextBoolean()` | boolean | true/false | 生成随机布尔值 | | `nextBytes(byte[] bytes)` | void | -128 ~ 127 | 生成随机字节数组 | | `nextGaussian()` | double | 高斯分布 | 生成均值为0.0、标准差为1.0的高斯分布值 | ## 完整代码示例 ```java import java.util.Random; public class RandomDemo { public static void main(String[] args) { // 创建Random实例 Random random = new Random(); // 1. 生成随机整数 int randomInt = random.nextInt(); System.out.println("随机整数: " + randomInt); // 2. 生成指定范围的随机整数 (0到99) int boundedInt = random.nextInt(100); System.out.println("0-99的随机整数: " + boundedInt); // 3. 生成随机浮点数 (0.0到1.0) double randomDouble = random.nextDouble(); System.out.println("0.0-1.0的随机浮点数: " + randomDouble); // 4. 生成随机浮点数 (0.0f到1.0f) float randomFloat = random.nextFloat(); System.out.println("0.0f-1.0f的随机浮点数: " + randomFloat); // 5. 生成长整型随机数 long randomLong = random.nextLong(); System.out.println("随机长整数: " + randomLong); // 6. 生成随机布尔值 boolean randomBoolean = random.nextBoolean(); System.out.println("随机布尔值: " + randomBoolean); // 7. 生成随机字节数组 byte[] randomBytes = new byte[5]; random.nextBytes(randomBytes); System.out.print("随机字节数组: "); for (byte b : randomBytes) { System.out.print(b + " "); } System.out.println(); // 8. 生成高斯分布随机数 double gaussian = random.nextGaussian(); System.out.println("高斯分布随机数: " + gaussian); // 9. 生成指定范围的随机数 (10到20) int min = 10, max = 20; int rangedInt = random.nextInt(max - min + 1) + min; System.out.println("10-20的随机整数: " + rangedInt); // 10. 生成随机字符串 String randomString = generateRandomString(random, 8); System.out.println("8位随机字符串: " + randomString); } // 生成随机字符串的实用方法 private static String generateRandomString(Random random, int length) { StringBuilder sb = new StringBuilder(length); String characters = "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789"; for (int i = 0; i < length; i++) { int index = random.nextInt(characters.length()); sb.append(characters.charAt(index)); } return sb.toString(); } } ``` ## 方法详解 ### 1. `nextInt()` - **功能**：生成均匀分布的随机整数 - **范围**：-2³¹ (-2,147,483,648) 到 2³¹-1 (2,147,483,647) - **示例**：`int num = random.nextInt();` ### 2. `nextInt(int bound)` - **功能**：生成[0, bound)之间的随机整数 - **重要**：bound必须为正数，否则抛出`IllegalArgumentException` - **示例**：生成0-9的随机数 `int dice = random.nextInt(6) + 1; // 1-6的骰子` ### 3. `nextDouble()` - **功能**：生成[0.0, 1.0)之间的双精度浮点数 - **精度**：53位随机位（IEEE 754双精度标准） - **应用场景**：概率计算、随机百分比 - **示例**：`double probability = random.nextDouble();` ### 4. `nextFloat()` - **功能**：生成[0.0f, 1.0f)之间的单精度浮点数 - **精度**：24位随机位（IEEE 754单精度标准） - **示例**：`float randomFloat = random.nextFloat();` ### 5. `nextLong()` - **功能**：生成随机长整数 - **范围**：-2⁶³到2⁶³-1 - **注意**：可能产生负数 - **示例**：`long id = Math.abs(random.nextLong()); // 生成非负ID` ### 6. `nextBoolean()` - **功能**：生成随机布尔值 - **概率**：true和false各50%概率 - **应用场景**：随机决策、布尔条件测试 - **示例**：`boolean decision = random.nextBoolean();` ### 7. `nextBytes(byte[] bytes)` - **功能**：填充随机字节到指定数组 - **应用场景**：生成加密密钥、随机令牌 - **示例**： ```java byte[] token = new byte[16]; random.nextBytes(token); ``` ### 8. `nextGaussian()` - **功能**：生成高斯分布（正态分布）随机数 - **分布特性**：均值0.0，标准差1.0 - **应用场景**：模拟自然现象、统计学实验 - **转换为自定义分布**： ```java double mean = 50.0; // 均值 double stdDev = 10.0; // 标准差 double value = mean + stdDev * random.nextGaussian(); ``` ## 高级用法与注意事项 ### 1. 种子(Seed)的重要性 ```java // 使用固定种子生成可重复的随机序列 Random predictableRandom = new Random(12345L); // 使用系统时间作为种子（默认行为） Random defaultRandom = new Random(); // 使用更安全的种子（Java 17+） Random secureRandom = new Random(System.nanoTime()); ``` ### 2. 生成特定范围的随机数 ```java // 生成[min, max]范围内的整数 public static int randInt(Random random, int min, int max) { return random.nextInt((max - min) + 1) + min; } // 生成[min, max)范围内的浮点数 public static double randDouble(Random random, double min, double max) { return min + (max - min) * random.nextDouble(); } ``` ### 3. 随机集合元素 ```java List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie", "David"); // 随机选择集合元素 String randomName = names.get(random.nextInt(names.size())); // 随机打乱集合顺序 Collections.shuffle(names, random); ``` ### 4. 线程安全考虑 - `Random`是线程安全的，但多线程竞争时可能性能下降 - Java 7+推荐使用`ThreadLocalRandom`提高并发性能： ```java import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom; int randomNum = ThreadLocalRandom.current().nextInt(1, 101); // 1-100 ``` ### 5. 加密安全随机数 - 对于安全敏感场景（如密码生成），使用`SecureRandom` ```java import java.security.SecureRandom; SecureRandom secureRandom = new SecureRandom(); byte[] secureBytes = new byte[32]; secureRandom.nextBytes(secureBytes); ``` ## 常见应用场景 1. **游戏开发**： ```java // 随机敌人属性 int enemyHealth = random.nextInt(50) + 50; // 50-100生命值 double attackPower = 5.0 + 10.0 * random.nextDouble(); // 5.0-15.0攻击力 ``` 2. **抽奖系统**： ```java List<String> participants = // 参与者列表 String winner = participants.get(random.nextInt(participants.size())); ``` 3. **测试数据生成**： ```java // 生成随机用户数据 String username = "user" + random.nextInt(10000); String email = username + "@example.com"; ``` 4. **随机算法**： ```java // 随机快速排序选择枢轴 int pivotIndex = low + random.nextInt(high - low + 1); ``` ## 性能与最佳实践 1. **避免重复创建Random实例**： ```java // 错误做法 - 每次调用都创建新实例 for (int i = 0; i < 100; i++) { Random r = new Random(); // 创建开销大 System.out.println(r.nextInt()); } // 正确做法 - 重用单个实例 Random random = new Random(); for (int i = 0; i < 100; i++) { System.out.println(random.nextInt()); } ``` 2. **选择合适的方法**： - 需要整数 → `nextInt()` - 需要浮点数 → `nextDouble()`或`nextFloat()` - 需要布尔值 → `nextBoolean()` - 需要非均匀分布 → `nextGaussian()` 3. **处理边界情况**： ```java // 安全处理bound为0的情况 public int safeNextInt(Random random, int bound) { if (bound <= 0) { throw new IllegalArgumentException("bound必须为正数"); } return random.nextInt(bound); } ```
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