Android日记之2012/02/15——随机不重复数

本文介绍了在编程中遇到的一个陷阱:使用随机数时如何确保这些数不重复。文章提出了一种解决方案,即创建一个ArrayList来存放随机数并进行比对,以避免重复。这种方法适用于从题库中抽取不重复题目等场景。
今天在检查代码的时候,发现了一个关于含有不重复随机数的使用的陷阱。一开始在看代码的时候,并没有发现这个问题,但是Debug 的时候,就发现错了。其实,就是一个很浅显的问题,主要还是写给刚进入程序员这行的朋友。

先把问题重现下,我们需要对0到15 的数字中取随机数,通过这个随机数,来保证在ValueList(为了和后面的ArrayList区分)中取到的值不重复。我并不清楚最早的做法是怎么写的,反正说是太损耗资源,就改用把ValueList中对应位置的值remove掉。觉得这样就能保证取到的值不重复了。

对吗?错。为什么?因为,列表中的值remove掉了以后,并不是说当前的位置就空出来了,就比如说,一个列表中的位置是0、1、2、3,当我把2位置的值remove了以后,只是把3位置的值前移一格,对应的值还是0、1、2,不会变成0、1、3的。

那对于这种取不重复随机数怎么做呢?

我来说个我自己的做法。首先,创建一个ArrayList来存放随机数。当我从0到15的数字中取随机数的时候,我就把这个数字和ArrayList中存在的值比对一下,如果有则接着取下一个随机数,如果没有,就添加到ArrayList中。当我ArrayList的大小为15 的时候,我就不需要再添加值了,现在肯定是有0到15之间的15个不同额随机数了。那我再按照顺序从ArrayList中取这15个数出来,作为ValueList中值的对应位置在ValueList中取值。

其实,这种随机数不重复还是有应用场合的。比如说,从一个题库中取出一批题目出来,那如何保证每次生成的题目的顺序不一样,同时,在一次做题序列中,保证题目是不重复的,就可以用到这种随机数不重复的List。

当然,这只是我个人的做法,我也相信能有人比我用更有效的方法来实现这种随机数不重复(因为要比对前面存在的数字,所以要做循环,如果取的随机数比较多的话,我这种方法的效率比较低),大家不妨交流下。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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