分类：random

2021
09-04

你知道jdk竟有4个random吗

我们从jdk8说起。主要是四个随机数生成器。神马？有四个？接下来我们简单说下这几个类的使用场景，来了解其中的细微差别，和api设计者的良苦用心。java.util.Randomjava.util.concurrent.ThreadLocalRandomjava.security.SecureRandomjava.util.SplittableRandomRandom最常用的就是Random。用来生成伪随机数，默认使用48位种子、线性同余公式进行修改。我们可以通过构造器传入初始seed，或者通过setSeed重置（同步）。默认seed为系... 继续阅读 >

2021
08-08

Python 中random 库的详细使用

Random库主要包含返回随机数的函数,主要用于普通的随机数生成的程序,如果对随机性有特殊要求,比如加密等,可以用函数os.urandom()或者random模块内部的SystemRandom类,这些可以让数据接近真正的随机性。前言为啥突然写这个？因为用到就写呗，感觉对生成数据很有用，之前都是百度别人的，今天来对着官方文档写，超级标准！这边只讲常用的，看了下文档还有什么数学方法，太高级好像用不上返回整数random.randrange语法格式两... 继续阅读 >

2020
11-29

C# Random类的正确应用方法

Random类介绍Random类一个用于产生伪随机数字的类。这里的伪随机表示有随机性但是可以基于算法模拟出随机规律。Random类的构造方式有两种。Randomr=newRandom()。会以当前系统时间作为默认种子构建一个随机序列Randomr=newRandom(unchecked((int)DateTime.Now.Ticks));。自定义一个种子，通常会使用时间Ticks。随机性保证由于Random的伪随机性，所以如果多个Random随机序列生成的时间间隔很短（官方说法15ms内），... 继续阅读 >

2020
10-10

Python random模块的使用示例

常用的random模块方法importrandom#random.random()用于生成一个0到1的随机浮点数：0<=n<1.0print(random.random())#0.18246795790915304#random.randint(a,b)，用于生成一个指定范围内的整数。#其中参数a是下限，参数b是上限，生成的随机数n:a<=n<=bprint(random.randint(1,10))#8#random.randrange([start],stop[,step])，#从指定范围内，按指定基数递增的集合中获取一个随机数#如：random.rand... 继续阅读 >

2020
10-10

Java Random.nextInt()方法原理解析

licintnextInt(intn)该方法的作用是生成一个随机的int值，该值介于[0,n)的区间，也就是0到n之间的随机int值，包含0而不包含n。关于Randomr=newRandom(47)中47的意思今天看Java编程思想的时候看到了一段这样的代码：Randomr=newRandom(47);inta=r.nextInt(26);System.out.println(a);刚开始没注意那个47，以为是随机一个47以内的数，但是看到后面在nextInt(26)里面还有个26，一想26应该才是随机数的范围，那这个47是... 继续阅读 >

2020
10-06

快速了解JAVA中的Random()函数

Java中存在着两种Random函数：一、java.lang.Math.Random;调用这个Math.Random()函数能够返回带正号的double值，该值大于等于0.0且小于1.0，即取值范围是[0.0,1.0)的左闭右开区间，返回值是一个伪随机选择的数，在该范围内（近似）均匀分布。例子如下：packageIO;importjava.util.Random;publicclassTestRandom{publicstaticvoidmain(String[]args){//案例1System.out.println("Math.random()="+Math... 继续阅读 >

2020
09-29

python随机模块random的22种函数(小结)

前言  随机数可以用于数学，游戏，安全等领域中，还经常被嵌入到算法中，用以提高算法效率，并提高程序的安全性。平时数据分析各种分布的数据构造也会用到。  random模块，用于生成伪随机数，之所以称之为伪随机数，是因为真正意义上的随机数（或者随机事件）在某次产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的，其结果是不可预测的，是不可见的。而计算机中的随机函数是按照一定算法模拟产生的，... 继续阅读 >

2020
09-24

Python random库使用方法及异常处理方案

1.random库的使用：random库是使用随机数的Python标准库从概率论角度来说，随机数是随机产生的数据（比如抛硬币），但时计算机是不可能产生随机值，真正的随机数也是在特定条件下产生的确定值，只不过这些条件我们没有理解，或者超出了我们的理解范围。计算机不能产生真正的随机数，那么伪随机数也就被称为随机数--伪随机数：计算机中通过采用梅森旋转算法生成的（伪）随机序列元素python中用于生成伪随机数的函数库是random因为是... 继续阅读 >