| 标题 | java使用StdRandom生成随机数 |
| 内容 | StdRandom提供一系列的静态方法用于产生满足多种需求的随机数，具体代码如下： package crazymonkey.math; import java.util.Random; /** * 此类提供一系列产生随机数的方法，以满足不同用例需要 * @author crazyMonkey */ public final class StdRandom { //随机数对象 private static Random random; //用于产生随机数的种子 private static long seed; // 静态初始化区域 static { //产生随机数种子 seed = System.currentTimeMillis(); random = new Random(seed); } private StdRandom() { } /*********************************************************** * 产生基本的随机数 ***********************************************************/ /** * 获取此类实例的伪随机种子生成器 */ public static void setSeed(long s) { seed = s; random = new Random(seed); } /** * 获取此类实例提供的伪随机种子生成器 */ public static long getSeed() { return seed; } /** * 返回一个随机的范围在[0,1)之间的double类型的数 */ public static double uniform() { return random.nextDouble(); } /** * 返回一个随机的范围在[0,N)之间的int类型的数 */ public static int uniform(int N) { return random.nextInt(N); } /** * 返回一个范围在 [0, 1)的实数 */ public static double random() { return uniform(); } /** * 返回一个范围在 [a, b)的int类型值 */ public static int uniform(int a, int b) { return a + uniform(b - a); } /** * 返回一个范围在 [a, b)的实数 */ public static double uniform(double a, double b) { return a + uniform() * (b-a); } /** * 返回一个随机boolean值,该p表示此布尔值为真的概率 * @param p 0~1 之间的double值,表示产生boolean真值的可能性 */ public static boolean bernoulli(double p) { return uniform() < p; } /** * 返回一个随机boolean值,此布尔值为真的概率为0.5 */ public static boolean bernoulli() { return bernoulli(0.5); } /*********************************************************** * 产生满足特定概率分布的实数 ***********************************************************/ /** * 返回一个满足标准正态分布的实数 */ public static double gaussian() { double r, x, y; do { x = uniform(-1.0, 1.0); y = uniform(-1.0, 1.0); r = x*x + y*y; } while (r >= 1 || r == 0); return x * Math.sqrt(-2 * Math.log(r) / r); } /** * 返回一个满足平均值为mean,标准差为stddev的正态分布的实数 * @param mean 正态分布的平均值 * @param stddev 正太分布的标准差 */ public static double gaussian(double mean, double stddev) { return mean + stddev * gaussian(); } /** * 返回一个满足几何分布的整型值 平均值为1/p */ public static int geometric(double p) { // Knuth return (int) Math.ceil(Math.log(uniform()) / Math.log(1.0 - p)); } /** * 根据指定的参数返回一个满足泊松分布的实数 */ public static int poisson(double lambda) { // 使用 Knuth 的算法 // 参见 int k = 0; double p = 1.0; double L = Math.exp(-lambda); do { k++; p *= uniform(); } while (p >= L); return k-1; } /** * 根据指定的参数按返回一个满足帕雷托分布的实数 */ public static double pareto(double alpha) { return Math.pow(1 - uniform(), -1.0/alpha) - 1.0; } /** * 返回一个满足柯西分布的实数 */ public static double cauchy() { return Math.tan(Math.PI * (uniform() - 0.5)); } /** * 返回一个满足离散分布的int类型的数 * @param a 算法产生随机数过程中需要使用此数组的数据，a[i]代表i出现的概率 * 前提条件 a[i] 非负切和接近 1.0 */ public static int discrete(double[] a) { double EPSILON = 1E-14; double sum = 0.0; for (int i = 0; i < a.length; i++) { if (a[i] < 0.0) throw new IllegalArgumentException("数组元素 " + i + " 为负数: " + a[i]); sum = sum + a[i]; } if (sum > 1.0 + EPSILON || sum < 1.0 - EPSILON) throw new IllegalArgumentException("数组各个元素之和为: " + sum); while (true) { double r = uniform(); sum = 0.0; for (int i = 0; i < a.length; i++) { sum = sum + a[i]; if (sum > r) return i; } } } /** * 返回一个满足指数分布的实数，该指数分布比率为lambda */ public static double exp(double lambda) { return -Math.log(1 - uniform()) / lambda; } /*********************************************************** * 数组操作 ***********************************************************/ /** * 随机打乱指定的Object型数组 * @param a 待打乱的Object型数组 */ public static void shuffle(Object[] a) { int N = a.length; for (int i = 0; i < N; i++) { int r = i + uniform(N-i); Object temp = a[i]; a[i] = a[r]; a[r] = temp; } } /** * 随机打乱指定的double型数组 * @param a 待打乱的double型数组 */ public static void shuffle(double[] a) { int N = a.length; for (int i = 0; i < N; i++) { int r = i + uniform(N-i); double temp = a[i]; a[i] = a[r]; a[r] = temp; } } /** * 随机打乱指定的int型数组 * @param a 待打乱的int型数组 */ public static void shuffle(int[] a) { int N = a.length; for (int i = 0; i < N; i++) { int r = i + uniform(N-i); int temp = a[i]; a[i] = a[r]; a[r] = temp; } } /** * 随机打乱指定Object类型数组中指定范围的数据 * * @param a 指定的数组 * @param lo 起始位置 * @param hi 结束位置 */ public static void shuffle(Object[] a, int lo, int hi) { if (lo < 0 || lo > hi || hi >= a.length) { throw new IndexOutOfBoundsException("不合法的边界"); } for (int i = lo; i <= hi; i++) { int r = i + uniform(hi-i+1); Object temp = a[i]; a[i] = a[r]; a[r] = temp; } } /** * 随机打乱指定double类型数组中指定范围的数据 * * @param a 指定的数组 * @param lo 起始位置 * @param hi 结束位置 */ public static void shuffle(double[] a, int lo, int hi) { if (lo < 0 || lo > hi || hi >= a.length) { throw new IndexOutOfBoundsException("不合法的边界"); } for (int i = lo; i <= hi; i++) { int r = i + uniform(hi-i+1); double temp = a[i]; a[i] = a[r]; a[r] = temp; } } /** * 随机打乱指定int类型数组中指定范围的数据 * * @param a 指定的数组 * @param lo 起始位置 * @param hi 结束位置 */ public static void shuffle(int[] a, int lo, int hi) { if (lo < 0 || lo > hi || hi >= a.length) { throw new IndexOutOfBoundsException("不合法的边界"); } for (int i = lo; i <= hi; i++) { int r = i + uniform(hi-i+1); int temp = a[i]; a[i] = a[r]; a[r] = temp; } } } |
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