flex Random() 随机

本文介绍了如何在Flex中使用Math.random()函数生成随机数,并通过Math.round(), Math.ceil(), 和Math.floor()等函数来实现更精确的随机数生成。文章还提供了一个生成当前时间作为关键字的示例。

flex的一些函数随机数random(),round(),ceil(),floor();2008-03-26 16:11Random函数在flash里是非常有用的,可以生成基本的

随机数,创建随机的移动,以及随机的颜色和其他更多的作用。,这个教程将解释如何做出这个例子以及如何利用Random函数产生其

他不同的结果。

基本的Random函数如下

Math.random();

可以产生出0-1之间的任意小数,例如0.0105901374530933 或
0.872525005541986,有几个其他的函数可以用来改变产生的数字,从而可以更好的在你的影片中使用:

Math.round();
Math.ceil();
Math.floor();

这几个函数都是用来取得整数的,Math.round();是采用四舍五入方式取得最接近的整数。Math.ceil();是向上取得一个最接近的整

数,Math.floor();
和Math.ceil();相反,Math.floor();向下 取得一个最接近的整数


如果要创建一个从x到y的随机数,就可以这样写

Math.round(Math.random()*(y-x))+x;

x和y可以是任何的数值,即使是负数也一样


附一產生以當前時間的一個key

sDatetimekey+=mx.controls.DateField.dateToString(dNow,"YYYYMMDD");
sTemp=String(dNow.getHours());
if (sTemp.length==1)
   sTemp="0"+sTemp;
sDatetimekey+=sTemp;

sTemp=String(dNow.getMinutes());
if (sTemp.length==1)
   sTemp="0"+sTemp;
sDatetimekey+=sTemp;

sTemp=String(dNow.getSeconds());
if (sTemp.length==1)
   sTemp="0"+sTemp;
sDatetimekey+=sTemp;

sTemp=String(dNow.getMilliseconds());
if (sTemp.length==1)
   sTemp="0"+sTemp;
sDatetimekey+=sTemp;

sTemp=String(Math.round(Math.random()*(9999-1000))+1000);

sDatetimekey+=sTemp;

 

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<mx:Application xmlns:mx="http://www.adobe.com/2006/mxml" layout="absolute">	
	<mx:Script>
		<![CDATA[
			private function getRandom():void{
				var r:String=String(Math.round(Math.random()*100));
				Alert.show(r,"随机数");
			}
			//获得0到100的随机有整数
		]]>
	</mx:Script>

	<mx:Button label="随机" click="getRandom();"/>
</mx:Application>

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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