淺談Java中隨機數(shù)的幾種實現(xiàn)方式
眾所周知,隨機數(shù)是任何一種編程語言最基本的特征之一。而生成隨機數(shù)的基本方式也是相同的:產(chǎn)生一個0到1之間的隨機數(shù)??此坪唵危袝r我們也會忽略了一些有趣的功能。
我們從書本上學到什么?
最明顯的,也是直觀的方式,在Java中生成隨機數(shù)只要簡單的調(diào)用:
java.lang.Math.random()
在所有其他語言中,生成隨機數(shù)就像是使用Math工具類,如abs, pow, floor, sqrt和其他數(shù)學函數(shù)。大多數(shù)人通過書籍、教程和課程來了解這個類。一個簡單的例子:從0.0到1.0之間可以生成一個雙精度浮點數(shù)。那么通過上面的信息,開發(fā)人員要產(chǎn)生0.0和10.0之間的雙精度浮點數(shù)會這樣來寫:
Math.random() * 10
而產(chǎn)生0和10之間的整數(shù),則會寫成:
Math.round(Math.random() * 10)
進階
通過閱讀Math.random()的源碼,或者干脆利用IDE的自動完成功能,開發(fā)人員可以很容易發(fā) 現(xiàn),java.lang.Math.random()使用一個內(nèi)部的隨機生成對象 - 一個很強大的對象可以靈活的隨機產(chǎn)生:布爾值、所有數(shù)字類型,甚至是高斯分布。例如:
new java.util.Random().nextInt(10)
它有一個缺點,就是它是一個對象。它的方法必須是通過一個實例來調(diào)用,這意味著必須先調(diào)用它的構(gòu)造函數(shù)。如果在內(nèi)存充足的情況下,像上面的表達式是可以接受的;但內(nèi)存不足時,就會帶來問題。
一個簡單的解決方案,可以避免每次需要生成一個隨機數(shù)時創(chuàng)建一個新實例,那就是使用一個靜態(tài)類。猜你可能想到了java.lang.Math,很好,我們就是改良java.lang.Math的初始化。雖然這個工程量低,但你也要做一些簡單的單元測試來確保其不會出錯。
假設(shè)程序需要生成一個隨機數(shù)來存儲,問題就又來了。比如有時需要操作或保護種子(seed),一個內(nèi)部數(shù)用來存儲狀態(tài)和計算下一個隨機數(shù)。在這些特殊情況下,共用隨機生成對象是不合適的。
并發(fā)
在Java EE多線程應(yīng)用程序的環(huán)境中,隨機生成實例對象仍然可以被存儲在類或其他實現(xiàn)類,作為一個靜態(tài)屬性。幸運的是,java.util.Random是線程安全的,所以不存在多個線程調(diào)用會破壞種子(seed)的風險。
另一個值得考慮的是多線程java.lang.ThreadLocal的實例。偷懶的做法是通過Java本身API實現(xiàn)單一實例,當然你也可以確保每一個線程都有自己的一個實例對象。
雖然Java沒有提供一個很好的方法來管理java.util.Random的單一實例。但是,期待已久的Java 7提供了一種新的方式來產(chǎn)生隨機數(shù):
java.util.concurrent.ThreadLocalRandom.current().nextInt(10)
這個新的API綜合了其他兩種方法的優(yōu)點:單一實例/靜態(tài)訪問,就像Math.random()一樣靈活。ThreadLocalRandom也比其他任何處理高并發(fā)的方法要更快。
經(jīng)驗
Chris Marasti-Georg 指出:
Math.round(Math.random() * 10)
使分布不平衡,例如:0.0 - 0.499999將四舍五入為0,而0.5至1.499999將四舍五入為1。那么如何使用舊式語法來實現(xiàn)正確的均衡分布,如下:
Math.floor(Math.random() * 11)
幸運的是,如果我們使用java.util.Random或java.util.concurrent.ThreadLocalRandom就不用擔心上述問題了。
Java實戰(zhàn)項目里面介紹了一些不正確使用java.util.Random API的危害。這個教訓告訴我們不要使用:
Math.abs(rnd.nextInt())%n
而使用:
rnd.nextInt(n)
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