什么是伪随机数?
1.伪随机数是看似随机实质是固定的周期性序列,也就是有规则的随机。
2.只要这个随机数是由确定算法生成的,那就是伪随机,只能通过不断算法优化,使你的随机数更接近随机。
(随机这个属性和算法本身就是矛盾的)
3.通过真实随机事件取得的随机数才是真随机数。
Java随机数产生原理:
Java的随机数产生是通过线性同余公式产生的,也就是说通过一个复杂的算法生成的。
伪随机数的不安全性:
Java自带的随机数函数是很容易被黑客破解的,因为黑客可以通过获取一定长度的随机数序列来推出你的seed,然后就可以预测下一个随机数。
不用种子的不随机性会增大的原因:
java.Math.Random()实际是在内部调用java.util.Random()的,使用一个和当前系统时间有关的数字作为种子数。两个随机数就很可能相同。
double a = Math.random();
double b = Math.random();
Random r1 = new Random();
r1.nextInt(10);
Random r2 = new Random();
r2.nextInt(10);
Java中产生随机数的方法有两种:
第一种:Math.random()
第二种:new Random()
一、java.lang.Math.Random:
调用这个Math.Random()函数能够返回带正号的double值,取值范围是[0.0,1.0),在该范围内(近似)均匀分布。因为返回值是double类型的,小数点后面可以保留15位小数,所以产生相同的可能性非常小,在这一定程度上是随机数。
二、java.util.Random:
Random r1 = new Random();
Random r2 = new Random();
Random r3 = new Random(10);
Random r4 = new Random(10);
下面Random()的两种构造方法:
Random():使用一个和当前系统时间对应的相对时间有关的数字作为种子数。
Random(long seed):直接传入一个种子数。
种子的作用是什么?
种子就是产生随机数的第一次使用值,机制是通过一个函数,将这个种子的值转化为随机数空间中的某一个点上,并且产生的随机数均匀的散布在空间中。以后产生的随机数都与前一个随机数有关。
举例:
Random r =new Random(100);
System.out.println(r.nextInt(20));
种子数只是随机算法的起源数字,和生成的随机数字的区间没有任何关系。
初始化时100并没有起直接作用(注意:不是没有起作用),r.nextInt(20)中的20是随机数的上限,产生的随机数为0-20的整数,不包括20。
举例:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 |
Random r1 = new Random(); Random r2 = new Random(); //无参构造使用的是参数作为种子数 Random r3 = new Random(100); Random r4 = new Random(100); //产生随机数调用nextXXX()方法 System.out.println(r1.nextInt(10)); System.out.println(r1.nextInt(10)); System.out.println(r2.nextInt(10)); System.out.println(r2.nextInt(10)); System.out.println("-----------------"); System.out.println(r3.nextInt(10)); System.out.println(r3.nextInt(10)); System.out.println(r4.nextInt(10)); System.out.println(r4.nextInt(10)); |
1 2 3 4 5 |
1 0 ----------------- 0 0 |
1 2 3 4 5 6 7 8 |
总结: 1.同一个种子,生成N个随机数,当你设定种子的时候,这N个随机数是什么已经确定。相同次数生成的随机数字是完全相同的。 2.如果用相同的种子创建两个 Random 实例,如上面的r3,r4,则对每个实例进行相同的方法调用序列,它们将生成并返回相同的数字序列。 3.Java的随机数都是通过算法实现的,Math.random()本质上属于Random()类。 4.使用java.util.Random()会相对来说比较灵活一些。 |