Javascript метод random()
Содержание:
Особенности генерации случайных чисел в Java 8
Java 8 содержит новый метод класса java.util.Random — ints(). Он отвечает за возвращение неограниченного потока псевдослучайных значений int. Благодаря ему можно задать численный диапазон, выбрав максимальные/минимальные значения.
Приведем пример использования этого метода для получения рандомных чисел в указанном диапазоне:
Метод getRandomNumberInts( ) генерирует случайные числа в заданном диапазоне: от min(включительно) и до max (число не входит в диапазон).
Метод ints( ) создает IntStream, соответственно вызывается функция findFirst( ), которая возвращает объект OptionalInt, описывающий первый элемент данного потока. После этого, чтобы вернуть значение int в OptionalInt, код вызывает метод getAsInt( ).
Ознакомьтесь с примером использования метода Random.ints(), который сгенерирует поток рандомных численных значений:
Код, используемый для вызова предыдущего метода:
Пример применения метода Random.ints():
Код, вызывающий указанный выше метод:
Результат работы приведенного примера:
Помимо ints( ) есть еще несколько методов, добавленных к классу Random. Они возвращают последовательный поток рандомных чисел. За это отвечают – DoubleStreamdoubles( ) и LongStreamlongs( ).
Java Random Class
- class is part of java.util package.
- An instance of java Random class is used to generate random numbers.
- This class provides several methods to generate random numbers of type integer, double, long, float etc.
- Random number generation algorithm works on the seed value. If not provided, seed value is created from system nano time.
- If two Random instances have same seed value, then they will generate same sequence of random numbers.
- Java Random class is thread-safe, however in multithreaded environment it’s advised to use class.
- Random class instances are not suitable for security sensitive applications, better to use in those cases.
Java Random Constructors
Java Random class has two constructors which are given below:
- : creates new random generator
- : creates new random generator using specified seed
Java Random Class Methods
Let’s have a look at some of the methods of java Random class.
- : This method returns next pseudorandom which is a boolean value from random number generator sequence.
- : This method returns next pseudorandom which is double value between 0.0 and 1.0.
- : This method returns next pseudorandom which is float value between 0.0 and 1.0.
- : This method returns next int value from random number generator sequence.
- nextInt(int n): This method return a pseudorandom which is int value between 0 and specified value from random number generator sequence.
Java Random Example
Let’s have a look at the below java Random example program.
Output of the above program is:
Check this post for more about Java Radom Number Generation.
Generate Random Number using Seed
There are two ways we can generate random number using seed.
The seed is the initial value of the internal state of the pseudorandom number generator which is maintained by method next(int).
Output of the above program is:
What if we pass same seed to two different random number generators?
Let’s have a look at the below program and see what happen if we pass same seed to two different random number generators.
Output of the above program is:
We can see that it will generate same random number if we pass same seed to two different random number generators.
Java 8 Random Class Methods
As you can see from above image, there are many new methods added in Java 8 to Random class. These methods can produce a stream of random numbers. Below is a simple program to generate a stream of 5 integers between 1 and 100.
That’s all for a quick roundup on Java Random Class.
Reference: API Doc
Using Java API
The Java API provides us with several ways to achieve our purpose. Let’s see some of them.
2.1. java.lang.Math
The random method of the Math class will return a double value in a range from 0.0 (inclusive) to 1.0 (exclusive). Let’s see how we’d use it to get a random number in a given range defined by min and max:
2.2. java.util.Random
Before Java 1.7, the most popular way of generating random numbers was using nextInt. There were two ways of using this method, with and without parameters. The no-parameter invocation returns any of the int values with approximately equal probability. So, it’s very likely that we’ll get negative numbers:
If we use the netxInt invocation with the bound parameter, we’ll get numbers within a range:
This will give us a number between 0 (inclusive) and parameter (exclusive). So, the bound parameter must be greater than 0. Otherwise, we’ll get a java.lang.IllegalArgumentException.
Java 8 introduced the new ints methods that return a java.util.stream.IntStream. Let’s see how to use them.
The ints method without parameters returns an unlimited stream of int values:
We can also pass in a single parameter to limit the stream size:
And, of course, we can set the maximum and minimum for the generated range:
2.3. java.util.concurrent.ThreadLocalRandom
Java 1.7 release brought us a new and more efficient way of generating random numbers via the ThreadLocalRandom class. This one has three important differences from the Random class:
- We don’t need to explicitly initiate a new instance of ThreadLocalRandom. This helps us to avoid mistakes of creating lots of useless instances and wasting garbage collector time
- We can’t set the seed for ThreadLocalRandom, which can lead to a real problem. If we need to set the seed, then we should avoid this way of generating random numbers
- Random class doesn’t perform well in multi-threaded environments
Now, let’s see how it works:
With Java 8 or above, we have new possibilities. Firstly, we have two variations for the nextInt method:
Secondly, and more importantly, we can use the ints method:
2.4. java.util.SplittableRandom
Java 8 has also brought us a really fast generator — the SplittableRandom class.
As we can see in the JavaDoc, this is a generator for use in parallel computations. It’s important to know that the instances are not thread-safe. So, we have to take care when using this class.
We have available the nextInt and ints methods. With nextInt we can set directly the top and bottom range using the two parameters invocation:
This way of using checks that the max parameter is bigger than min. Otherwise, we’ll get an IllegalArgumentException. However, it doesn’t check if we work with positive or negative numbers. So, any of the parameters can be negative. Also, we have available one- and zero-parameter invocations. Those work in the same way as we have described before.
We have available the ints methods, too. This means that we can easily get a stream of int values. To clarify, we can choose to have a limited or unlimited stream. For a limited stream, we can set the top and bottom for the number generation range:
2.5. java.security.SecureRandom
If we have security-sensitive applications, we should consider using SecureRandom. This is a cryptographically strong generator. Default-constructed instances don’t use cryptographically random seeds. So, we should either:
- Set the seed — consequently, the seed will be unpredictable
- Set the java.util.secureRandomSeed system property to true
This class inherits from java.util.Random. So, we have available all the methods we saw above. For example, if we need to get any of the int values, then we’ll call nextInt without parameters:
On the other hand, if we need to set the range, we can call it with the bound parameter:
We must remember that this way of using it throws IllegalArgumentException if the parameter is not bigger than zero.
Using Third-Party APIs
As we have seen, Java provides us with a lot of classes and methods for generating random numbers. However, there are also third-party APIs for this purpose.
We’re going to take a look at some of them.
3.1. org.apache.commons.math3.random.RandomDataGenerator
There are a lot of generators in the commons mathematics library from the Apache Commons project. The easiest, and probably the most useful, is the RandomDataGenerator. It uses the Well19937c algorithm for the random generation. However, we can provide our algorithm implementation.
Let’s see how to use it. Firstly, we have to add dependency:
The latest version of commons-math3 can be found on Maven Central.
Then we can start working with it:
3.2. it.unimi.dsi.util.XoRoShiRo128PlusRandom
Certainly, this is one of the fastest random number generator implementations. It has been developed at the Information Sciences Department of the Milan University.
The library is also available at Maven Central repositories. So, let’s add the dependency:
This generator inherits from java.util.Random. However, if we take a look at the JavaDoc, we realize that there’s only one way of using it — through the nextInt method. Above all, this method is only available with the zero- and one-parameter invocations. Any of the other invocations will directly use the java.util.Random methods.
For example, if we want to get a random number within a range, we would write:
Method Summary
All MethodsInstance MethodsConcrete Methods
Modifier and Type | Method | Description |
---|---|---|
Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values, each between zero (inclusive) and one (exclusive). |
||
Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values, each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive). |
||
Returns a stream producing the given number of pseudorandom values, each between zero (inclusive) and one (exclusive). |
||
Returns a stream producing the given number of pseudorandom values, each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive). |
||
Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values. |
||
Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values, each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive). |
||
Returns a stream producing the given number of pseudorandom values. |
||
Returns a stream producing the given number of pseudorandom values, each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive). |
||
Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values. |
||
Returns a stream producing the given number of pseudorandom values. |
||
Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values, each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive). |
||
Returns a stream producing the given number of pseudorandom , each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive). |
||
Generates the next pseudorandom number. | ||
Returns the next pseudorandom, uniformly distributed value from this random number generator’s sequence. |
||
Generates random bytes and places them into a user-supplied byte array. |
||
Returns the next pseudorandom, uniformly distributed value between and from this random number generator’s sequence. |
||
Returns the next pseudorandom, uniformly distributed value between and from this random number generator’s sequence. |
||
Returns the next pseudorandom, Gaussian («normally») distributed value with mean and standard deviation from this random number generator’s sequence. |
||
Returns the next pseudorandom, uniformly distributed value from this random number generator’s sequence. |
||
Returns a pseudorandom, uniformly distributed value between 0 (inclusive) and the specified value (exclusive), drawn from this random number generator’s sequence. |
||
Returns the next pseudorandom, uniformly distributed value from this random number generator’s sequence. |
||
Sets the seed of this random number generator using a single seed. |
Игра в кости с использованием модуля random в Python
Далее представлен код простой игры в кости, которая поможет понять принцип работы функций модуля random. В игре два участника и два кубика.
- Участники по очереди бросают кубики, предварительно встряхнув их;
- Алгоритм высчитывает сумму значений кубиков каждого участника и добавляет полученный результат на доску с результатами;
- Участник, у которого в результате большее количество очков, выигрывает.
Код программы для игры в кости Python:
Python
import random
PlayerOne = «Анна»
PlayerTwo = «Алекс»
AnnaScore = 0
AlexScore = 0
# У каждого кубика шесть возможных значений
diceOne =
diceTwo =
def playDiceGame():
«»»Оба участника, Анна и Алекс, бросают кубик, используя метод shuffle»»»
for i in range(5):
#оба кубика встряхиваются 5 раз
random.shuffle(diceOne)
random.shuffle(diceTwo)
firstNumber = random.choice(diceOne) # использование метода choice для выбора случайного значения
SecondNumber = random.choice(diceTwo)
return firstNumber + SecondNumber
print(«Игра в кости использует модуль random\n»)
#Давайте сыграем в кости три раза
for i in range(3):
# определим, кто будет бросать кости первым
AlexTossNumber = random.randint(1, 100) # генерация случайного числа от 1 до 100, включая 100
AnnaTossNumber = random.randrange(1, 101, 1) # генерация случайного числа от 1 до 100, не включая 101
if( AlexTossNumber > AnnaTossNumber):
print(«Алекс выиграл жеребьевку.»)
AlexScore = playDiceGame()
AnnaScore = playDiceGame()
else:
print(«Анна выиграла жеребьевку.»)
AnnaScore = playDiceGame()
AlexScore = playDiceGame()
if(AlexScore > AnnaScore):
print («Алекс выиграл игру в кости. Финальный счет Алекса:», AlexScore, «Финальный счет Анны:», AnnaScore, «\n»)
else:
print(«Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны:», AnnaScore, «Финальный счет Алекса:», AlexScore, «\n»)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 |
importrandom PlayerOne=»Анна» PlayerTwo=»Алекс» AnnaScore= AlexScore= diceOne=1,2,3,4,5,6 diceTwo=1,2,3,4,5,6 defplayDiceGame() «»»Оба участника, Анна и Алекс, бросают кубик, используя метод shuffle»»» foriinrange(5) #оба кубика встряхиваются 5 раз random.shuffle(diceOne) random.shuffle(diceTwo) firstNumber=random.choice(diceOne)# использование метода choice для выбора случайного значения SecondNumber=random.choice(diceTwo) returnfirstNumber+SecondNumber print(«Игра в кости использует модуль random\n») foriinrange(3) # определим, кто будет бросать кости первым AlexTossNumber=random.randint(1,100)# генерация случайного числа от 1 до 100, включая 100 AnnaTossNumber=random.randrange(1,101,1)# генерация случайного числа от 1 до 100, не включая 101 if(AlexTossNumber>AnnaTossNumber) print(«Алекс выиграл жеребьевку.») AlexScore=playDiceGame() AnnaScore=playDiceGame() else print(«Анна выиграла жеребьевку.») AnnaScore=playDiceGame() AlexScore=playDiceGame() if(AlexScore>AnnaScore) print(«Алекс выиграл игру в кости. Финальный счет Алекса:»,AlexScore,»Финальный счет Анны:»,AnnaScore,»\n») else print(«Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны:»,AnnaScore,»Финальный счет Алекса:»,AlexScore,»\n») |
Вывод:
Shell
Игра в кости использует модуль random
Анна выиграла жеребьевку.
Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны: 5 Финальный счет Алекса: 2
Анна выиграла жеребьевку.
Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны: 10 Финальный счет Алекса: 2
Алекс выиграл жеребьевку.
Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны: 10 Финальный счет Алекса: 8
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
Игравкостииспользуетмодульrandom Аннавыигралаигрувкости.ФинальныйсчетАнны5ФинальныйсчетАлекса2 Аннавыигралаигрувкости.ФинальныйсчетАнны10ФинальныйсчетАлекса2 Аннавыигралаигрувкости.ФинальныйсчетАнны10ФинальныйсчетАлекса8 |
Вот и все. Оставить комментарии можете в секции ниже.
Random Number Generator in Java
There are many ways to generate a random number in java.
- java.util.Random class can be used to create random numbers. It provides several methods to generate random integer, long, double etc.
- We can also use Math.random() to generate a double. This method internally uses Java Random class.
- class should be used to generate random number in multithreaded environment. This class is part of Java Concurrent package and introduced in Java 1.7. This class has methods similar to Java Random class.
- can be used to generate random number with strong security. This class provides a cryptographically strong random number generator. However, it’s slow in processing. So depending on your application requirements, you should decide whether to use it or not.
Псевдослучайные числа
Иногда программист сталкивается с простыми, казалось бы, задачами: «отобрать случайный фильм для вечернего просмотра из определенного списка», «выбрать победителя лотереи», «перемешать список песен при тряске смартфона», «выбрать случайное число для шифрования сообщения», и каждый раз у него возникает очень закономерный вопрос: а как получить это самое случайное число?
Вообще-то, если вам нужно получить «настоящее случайное число», сделать это довольно-таки трудно. Вплоть до того, что в компьютер встраивают специальные математические сопроцессоры, которые умеют генерировать такие числа, с выполнением всех требований к «истинной случайности».
Поэтому программисты придумали свое решение — псевдослучайные числа. Псевдослучайные числа — это некая последовательность, числа в которой на первый взгляд кажутся случайными, но специалист при детальном анализе сможет найти в них определенные закономерности. Для шифрования секретных документов такие числа не подойдут, а для имитации бросания кубика в игре — вполне.
Есть много алгоритмов генерации последовательности псевдослучайных чисел и почти все из них генерируют следующее случайное число на основе предыдущего и еще каких-то вспомогательных чисел.
Например, данная программа выведет на экран неповторяющихся чисел:
Кстати, мы говорим не о псевдослучайных числах, а именно о последовательности таких чисел. Т.к. глядя на одно число невозможно понять, случайное оно или нет.
Случайное число ведь можно получить разными способами:
Using Java API
The Java API provides us with several ways to achieve our purpose. Let’s see some of them.
2.1. java.lang.Math
The random method of the Math class will return a double value in a range from 0.0 (inclusive) to 1.0 (exclusive). Let’s see how we’d use it to get a random number in a given range defined by min and max:
2.2. java.util.Random
Before Java 1.7, the most popular way of generating random numbers was using nextInt. There were two ways of using this method, with and without parameters. The no-parameter invocation returns any of the int values with approximately equal probability. So, it’s very likely that we’ll get negative numbers:
If we use the netxInt invocation with the bound parameter, we’ll get numbers within a range:
This will give us a number between 0 (inclusive) and parameter (exclusive). So, the bound parameter must be greater than 0. Otherwise, we’ll get a java.lang.IllegalArgumentException.
Java 8 introduced the new ints methods that return a java.util.stream.IntStream. Let’s see how to use them.
The ints method without parameters returns an unlimited stream of int values:
We can also pass in a single parameter to limit the stream size:
And, of course, we can set the maximum and minimum for the generated range:
2.3. java.util.concurrent.ThreadLocalRandom
Java 1.7 release brought us a new and more efficient way of generating random numbers via the ThreadLocalRandom class. This one has three important differences from the Random class:
- We don’t need to explicitly initiate a new instance of ThreadLocalRandom. This helps us to avoid mistakes of creating lots of useless instances and wasting garbage collector time
- We can’t set the seed for ThreadLocalRandom, which can lead to a real problem. If we need to set the seed, then we should avoid this way of generating random numbers
- Random class doesn’t perform well in multi-threaded environments
Now, let’s see how it works:
With Java 8 or above, we have new possibilities. Firstly, we have two variations for the nextInt method:
Secondly, and more importantly, we can use the ints method:
2.4. java.util.SplittableRandom
Java 8 has also brought us a really fast generator — the SplittableRandom class.
As we can see in the JavaDoc, this is a generator for use in parallel computations. It’s important to know that the instances are not thread-safe. So, we have to take care when using this class.
We have available the nextInt and ints methods. With nextInt we can set directly the top and bottom range using the two parameters invocation:
This way of using checks that the max parameter is bigger than min. Otherwise, we’ll get an IllegalArgumentException. However, it doesn’t check if we work with positive or negative numbers. So, any of the parameters can be negative. Also, we have available one- and zero-parameter invocations. Those work in the same way as we have described before.
We have available the ints methods, too. This means that we can easily get a stream of int values. To clarify, we can choose to have a limited or unlimited stream. For a limited stream, we can set the top and bottom for the number generation range:
2.5. java.security.SecureRandom
If we have security-sensitive applications, we should consider using SecureRandom. This is a cryptographically strong generator. Default-constructed instances don’t use cryptographically random seeds. So, we should either:
- Set the seed — consequently, the seed will be unpredictable
- Set the java.util.secureRandomSeed system property to true
This class inherits from java.util.Random. So, we have available all the methods we saw above. For example, if we need to get any of the int values, then we’ll call nextInt without parameters:
On the other hand, if we need to set the range, we can call it with the bound parameter:
We must remember that this way of using it throws IllegalArgumentException if the parameter is not bigger than zero.
Модуль random
Для того, чтобы полноценно использовать эту опцию в своей работе, необходимо ознакомится с главными ее составляющими. Они выступают некими методами, позволяющими выполнять определенные действия. Основная стандартная библиотека Рython состоит из таких компонентов со следующими параметрами:
- random () – может вернуть число в промежуток значений от 0 до 1;
- seed (a) – производит настройку генератора на новую последовательность а;
- randint (a,b) – возвращает значение в диапазон данных от а до b;
- randrange (a, b, c) – выполняет те же функции, что и предыдущая, только с шагом с;
- uniform (a, b) – производит возврат вещественного числа в диапазон от а до b;
- shuffle (a) – миксует значения, находящиеся в перечне а;
- choice (a) – восстанавливает обратно случайный элемент из перечня а;
- sample (a, b) – возвращает на исходную позицию последовательность длиной b из перечня а;
- getstate () – обновляет внутреннее состояние генератора;
- setstate (a) – производит восстановление внутреннего состояния генератора а;
- getrandbits (a) – восстанавливает а при выполнении случайного генерирования бит;
- triangular (a, b, c) – показывает изначальное значение числа от а до b с шагом с.
Если вам необходимо применить для задания инициализирующееся число псевдо случайной последовательности, то не обойтись без функции seed. После ее вызова без применения параметра, используется значение системного таймера. Эта опция доступна в конструкторе класса Random.
Более показательными будут примеры на основе вышеописанного материала. Для возможности воспользоваться генерацией случайных чисел в Рython 3, сперва вам потребуется выполнить импорт библиотеки random, внеся сперва ее в начало исполняемого файла при помощи ключевого слова import.
Вещественные числа
Модуль оснащен одноименной функцией random. Она более активно используется в Питоне, чем остальные. Эта функция позволяет произвести возврат числа в промежуток значений от 0 до 1. Вот пример трех основных переменных:
import randoma = random.random()b = random.random()print(a)print(b)
0.5479332865190.456436031781
Целые числа
Чтобы в программе появились случайные числа из четко заданного диапазона, применяется функция randit. Она обладает двумя аргументами: максимальным и минимальным значением. Она отображает значения, указанные ниже в генерации трех разных чисел от 0 до 9.
import randoma = random.randint(0, 9)b = random.randint(0, 9)print(a)print(b)
47
Диапазон целых чисел
Использование в такой ситуации метода randage поможет сгенерировать целочисленные значения, благодаря сотрудничеству с тремя основными параметрами:
- минимальное значение;
- максимальное;
- длина шага.
При вызове функции с одним требованием, граница будет установлена на значении 0, а промежуток будет установлен на 1. Для двух аргументов длина шага уже высчитывается автоматически. Вот пример работы этой опции на основе трех разных наборов.
import randoma = random.randrange(10)b = random.randrange(2, 10)c = random.randrange(2, 10, 2)print(a)print(b)print(c)
952
Диапазон вещественных чисел
Генерация вещественных чисел происходит при использовании функции под названием uniform. Она регулируется всего двумя параметрами: минимальным и максимальным значением. Пример создания демонстрации с переменными a, b и c.
import randoma = random.uniform(0, 10)b = random.uniform(0, 10)print(a)print(b)
4.856873750913.66695202551