這篇來說說java中的隨機數(shù)，以及為什么說隨機數(shù)是偽隨機。
目錄：
- math.random()
- random類
- 偽隨機
- 如何優(yōu)化隨機
- 封裝的一個隨機處理工具類
1. math.random()
1.1 介紹
通過math.random()可以獲取隨機數(shù)，它返回的是一個[0.0, 1.0)之間的double值。
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private static void testmathrandom() { double random = math.random(); system.out.println("random = " + random);} |
執(zhí)行輸出：random = 0.8543235849742018
java中double在32位和64位機器上都是占8個字節(jié)，64位，double正數(shù)部分和小數(shù)部分最多17位有效數(shù)字。
如果要獲取int類型的整數(shù)，只需要將上面的結(jié)果轉(zhuǎn)行成int類型即可。比如，獲取[0, 100)之間的int整數(shù)。方法如下：
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double d = math.random();int i = (int) (d*100); |
1.2 實現(xiàn)原理
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private static final class randomnumbergeneratorholder { static final random randomnumbergenerator = new random();}public static double random() { return randomnumbergeneratorholder.randomnumbergenerator.nextdouble();} |
- 先獲取一個random對象，在math中是單例模式，唯一的。
- 調(diào)用random對象的nextdouble方法返回一個隨機的double數(shù)值。
可以看到math.random()方法最終也是調(diào)用random類中的方法。
2. random類
2.1 介紹
random類提供了兩個構(gòu)造器：
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public random() {}public random(long seed) {} |
一個是默認的構(gòu)造器，一個是可以傳入一個隨機種子。
然后通過random對象獲取隨機數(shù)，如：
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int r = random.nextint(100); |
2.2 api
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boolean nextboolean() // 返回一個boolean類型隨機數(shù)void nextbytes(byte[] buf) // 生成隨機字節(jié)并將其置于字節(jié)數(shù)組buf中 double nextdouble() // 返回一個[0.0, 1.0)之間的double類型的隨機數(shù)float nextfloat() // 返回一個[0.0, 1.0) 之間的float類型的隨機數(shù)int nextint() // 返回一個int類型隨機數(shù)int nextint(int n) // 返回一個[0, n)之間的int類型的隨機數(shù)long nextlong() // 返回一個long類型隨機數(shù) synchronized double nextgaussian() // 返回一個double類型的隨機數(shù)，它是呈高斯（正常地）分布的 double值，其平均值是0.0，標準偏差是1.0。 synchronized void setseed(long seed) // 使用單個long種子設(shè)置此隨機數(shù)生成器的種子 |
2.3 例子
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private static void testrandom(random random) { // 獲取隨機的boolean值 boolean b = random.nextboolean(); system.out.println("b = " + b); // 獲取隨機的數(shù)組buf[] byte[] buf = new byte[5]; random.nextbytes(buf); system.out.println("buf = " + arrays.tostring(buf)); // 獲取隨機的double值，范圍[0.0, 1.0) double d = random.nextdouble(); system.out.println("d = " + d); // 獲取隨機的float值，范圍[0.0, 1.0) float f = random.nextfloat(); system.out.println("f = " + f); // 獲取隨機的int值 int i0 = random.nextint(); system.out.println("i without bound = " + i0); // 獲取隨機的[0,100)之間的int值 int i1 = random.nextint(100); system.out.println("i with bound 100 = " + i1); // 獲取隨機的高斯分布的double值 double gaussian = random.nextgaussian(); system.out.println("gaussian = " + gaussian); // 獲取隨機的long值 long l = random.nextlong(); system.out.println("l = " + l); } public static void main(string[] args) { testrandom(new random()); system.out.println("\n\n"); testrandom(new random(1000)); testrandom(new random(1000)); } |
執(zhí)行輸出：
b = true
buf = [-55, 55, -7, -59, 86]
d = 0.6492428743107401
f = 0.8178623
i without bound = -1462220056
i with bound 100 = 66
gaussian = 0.3794413450456145
l = -5390332732391127434b = true
buf = [47, -38, 53, 63, -72]
d = 0.46028809169559504
f = 0.015927613
i without bound = 169247282
i with bound 100 = 45
gaussian = -0.719106498075259
l = -7363680848376404625b = true
buf = [47, -38, 53, 63, -72]
d = 0.46028809169559504
f = 0.015927613
i without bound = 169247282
i with bound 100 = 45
gaussian = -0.719106498075259
l = -7363680848376404625
可以看到，一次運行過程中，如果種子相同，產(chǎn)生的隨機值也是相同的。
總結(jié)一下：
1. 同一個種子，生成n個隨機數(shù)，當你設(shè)定種子的時候，這n個隨機數(shù)是什么已經(jīng)確定。相同次數(shù)生成的隨機數(shù)字是完全相同的?！ ?br /> 2. 如果用相同的種子創(chuàng)建兩個random 實例，則對每個實例進行相同的方法調(diào)用序列，它們將生成并返回相同的數(shù)字序列。
2.4 實現(xiàn)原理
先來看看random類構(gòu)造器和屬性：
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private final atomiclong seed;private static final long multiplier = 0x5deece66dl;private static final long addend = 0xbl;private static final long mask = (1l << 48) - 1;private static final double double_unit = 0x1.0p-53; // 1.0 / (1l << 53)private static final atomiclong seeduniquifier = new atomiclong(8682522807148012l);public random() { this(seeduniquifier() ^ system.nanotime());}private static long seeduniquifier() { for (;;) { long current = seeduniquifier.get(); long next = current * 181783497276652981l; if (seeduniquifier.compareandset(current, next)) return next; }}public random(long seed) { if (getclass() == random.class) this.seed = new atomiclong(initialscramble(seed)); else { this.seed = new atomiclong(); setseed(seed); }}synchronized public void setseed(long seed) { this.seed.set(initialscramble(seed)); havenextnextgaussian = false;} |
有兩個構(gòu)造器，有一個無參，一個可以傳入種子。
種子的作用是什么？
種子就是產(chǎn)生隨機數(shù)的第一次使用值，機制是通過一個函數(shù)，將這個種子的值轉(zhuǎn)化為隨機數(shù)空間中的某一個點上，并且產(chǎn)生的隨機數(shù)均勻的散布在空間中，以后產(chǎn)生的隨機數(shù)都與前一個隨機數(shù)有關(guān)。
無參的通過seeduniquifier() ^ system.nanotime()生成一個種子，里面使用了cas自旋鎖實現(xiàn)。使用system.nanotime()方法來得到一個納秒級的時間量，參與48位種子的構(gòu)成，然后還進行了一個很變態(tài)的運算：不斷乘以181783497276652981l，直到某一次相乘前后結(jié)果相同來進一步增大隨機性，這里的nanotime可以算是一個真隨機數(shù)，不過有必要提的是，nanotime和我們常用的currenttime方法不同，返回的不是從1970年1月1日到現(xiàn)在的時間，而是一個隨機的數(shù)：只用來前后比較計算一個時間段，比如一行代碼的運行時間，數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入的時間等，而不能用來計算今天是哪一天。
不要隨便設(shè)置隨機種子，可能運行次數(shù)多了會獲取到相同的隨機數(shù)，random類自己生成的種子已經(jīng)能滿足平時的需求了。
以nextint()為例再繼續(xù)分析：
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protected int next(int bits) { long oldseed, nextseed; atomiclong seed = this.seed; do { oldseed = seed.get(); nextseed = (oldseed * multiplier + addend) & mask; } while (!seed.compareandset(oldseed, nextseed)); return (int)(nextseed >>> (48 - bits));} |
還是通過cas來實現(xiàn)，然后進行位移返回，這塊的算法比較復(fù)雜，就不深入研究了。
3. 偽隨機
3.1 什么是偽隨機？
(1) 偽隨機數(shù)是看似隨機實質(zhì)是固定的周期性序列，也就是有規(guī)則的隨機。
(2) 只要這個隨機數(shù)是由確定算法生成的，那就是偽隨機，只能通過不斷算法優(yōu)化，使你的隨機數(shù)更接近隨機。(隨機這個屬性和算法本身就是矛盾的)
(3) 通過真實隨機事件取得的隨機數(shù)才是真隨機數(shù)。
3.2 java隨機數(shù)產(chǎn)生原理
java的隨機數(shù)產(chǎn)生是通過線性同余公式產(chǎn)生的，也就是說通過一個復(fù)雜的算法生成的。
3.3 偽隨機數(shù)的不安全性
java自帶的隨機數(shù)函數(shù)是很容易被黑客破解的，因為黑客可以通過獲取一定長度的隨機數(shù)序列來推出你的seed，然后就可以預(yù)測下一個隨機數(shù)。比如eos的dapp競猜游戲，就因為被黑客破解了隨機規(guī)律，而盜走了大量的代幣。
4. 如何優(yōu)化隨機
主要要考慮生成的隨機數(shù)不能重復(fù)，如果重復(fù)則重新生成一個。可以用數(shù)組或者set存儲來判斷是否包含重復(fù)的隨機數(shù)，配合遞歸方式來重新生成一個新的隨機數(shù)。
5. 封裝的一個隨機處理工具類
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