本篇文章為大家展示了Java中實現(xiàn)隨機數(shù)算法的原理是什么,內(nèi)容簡明扼要并且容易理解,絕對能使你眼前一亮,通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。
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在數(shù)論中,線性同余方程是最基本的同余方程,“線性”表示方程的未知數(shù)次數(shù)是一次,即形如:
ax≡b (mod n)
的方程。此方程有解當且僅當 b 能夠被 a 與 n 的大公約數(shù)整除(記作 gcd(a,n) | b
)。這時,如果 x0 是方程的一個解,那么所有的解可以表示為:
{x0+kn/d|(k∈z)}
其中 d 是a 與 n 的大公約數(shù)。在模 n 的完全剩余系 {0,1,…,n-1} 中,恰有 d 個解。
例子編輯
* 在方程 3x ≡ 2 (mod 6)
中, d = gcd(3,6) = 3
,3 不整除 2,因此方程無解。
* 在方程 5x ≡ 2 (mod 6)
中, d = gcd(5,6) = 1
,1 整除 2,因此方程在{0,1,2,3,4,5} 中恰有一個解: x=4。
* 在方程 4x ≡ 2 (mod 6)
中, d = gcd(4,6) = 2
,2 整除 2,因此方程在{0,1,2,3,4,5} 中恰有兩個解: x=2 and x=5。
純線性同余隨機數(shù)生成器
線性同余隨機數(shù)生成器介紹:
古老的LCG(linear congruential generator)代表了最好最樸素的偽隨機數(shù)產(chǎn)生器算法。主要原因是容易理解,容易實現(xiàn),而且速度快。
LCG 算法數(shù)學(xué)上基于公式:
X(0)=seed;
X(n+1) = (A * X(n) + C) % M;
其中,各系數(shù)為:
X(0)表示種子seed
模M, M > 0
系數(shù)A, 0 < A < M
增量C, 0 <= C < M
原始值(種子) 0 <= X(0) < M
其中參數(shù)c, m, a比較敏感,或者說直接影響了偽隨機數(shù)產(chǎn)生的質(zhì)量。
一般來說我們采用M=(2^31)-1 = 2147483647,這個是一個31位的質(zhì)數(shù),A=48271,這個A能使M得到一個完全周期,這里C為奇數(shù),同時如果數(shù)據(jù)選擇不好的話,很有可能得到周期很短的隨機數(shù),例如,如果我們?nèi)eed=179424105的話,那么隨機數(shù)的周期為1,也就失去了隨機的意義。
(48271*179424105+1)mod(2的31次方-1)=179424105
package test; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong; public class Random { public final AtomicLong seed=new AtomicLong(); public final static long C = 1; public final static long A = 48271; public final static long M = (1L << 31) - 1; public Random(int seed){ this.seed.set(seed); } public Random(){ this.seed.set(System.nanoTime()); } public long nextLong(){ seed.set(System.nanoTime()); return (A *seed.longValue() + C) % M; } public int nextInt(int number){ return new Long( (A * System.nanoTime() + C) % number).intValue(); } public static void main(String[] args) { System.out.println(new Random().nextLong()); Mapmap=new HashMap (); for(int i=0;i<100000;i++){ int ran=new Random().nextInt(10); if(map.containsKey(ran)){ map.put(ran, map.get(ran)+1); }else{ map.put(ran, 1); } } System.out.println(map); } }