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根据预设比例，java生成随机数。

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简介：
Java 采用比例概率的方式来生成随机数，而随机数是指依据预先设定的概率分布所产生的随机值。在 Java 编程中，通常会利用 Math.random() 方法来获取一个随机数，随后根据所定义的概率分布来确定最终返回的数值。该代码中，作者构建了一个名为 MathRandom 的类，该类包含六个静态变量，它们分别对应数字 0 到 5 的出现可能性。这些可能性按照递减的顺序排列：0（代表 50% 的概率）、1（代表 20% 的概率）、2（代表 15% 的概率）、3（代表 10% 的概率）、4（代表 4% 的概率）以及 5（代表 1% 的概率）。PercentageRandom() 方法内，作者借助 Math.random() 生成一个双精度浮点数的随机值，并根据这个随机值来决定返回的数字。例如，如果生成的随机数位于 0 到 0.50 之间，则返回值为 0；若随机数位于 0.50 到 0.70 之间，则返回值为 1，以此类推。在 main() 方法中，作者创建了一个 MathRandom 对象并利用 for 循环验证了生成这些测试概率的准确性。这段代码能够有效地生成具有特定概率分布的随机数，例如可以用于模拟彩票号码或奖券号码的生成。概率随机数的应用范围十分广泛，例如：* 在游戏开发领域中，常被用于模拟随机事件，比如游戏中出现的随机奖励或敌人的突发性攻击。* 在数据分析领域中，可用于创建随机样本以辅助统计分析过程。* 在金融行业中，则可以用来模拟金融市场的波动情况。作为 Java 中一项极其重要的概念, 概率随机数对于生成和判断返回的数值都具有显著价值。在实际应用场景中, 可以根据具体需求调整概率分布, 使其更贴近真实情况。例如, 在彩票游戏中, 可以参考历史开奖记录来调整这些概率, 以提高模拟的准确性。此外, 还存在其他方法可以用来生成随机数, 如 SecureRandom 类或 Random 类等; 这些方法各有不同的实现原理和适用场景。总而言之, 概率随机数是一种关键的技术手段, 在 Java 中可以通过多种方式来实现; 作者提供的代码仅仅是其中一种实现方式而已.

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  • Java按比例概率生成随机数
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    本文章介绍如何使用Java编程语言编写一个程序，该程序能够按照设定的比例或权重从一组选项中以随机的方式选择元素。通过这种方法，可以有效地模拟现实生活中的不均匀分布事件。 在Java编程中，可以根据预设的概率分布来生成随机数。这通常通过使用`Math.random()`方法实现，并结合概率判断逻辑确定返回的数字。例如，在给定代码中的`MathRandom`类，定义了六个静态变量表示0到5之间的数值出现的概率：分别为50%、20%、15%、10%、4%和1%，依次递减。 在`PercentageRandom()`方法中，通过调用`Math.random()`生成一个随机浮点数，并依据该值确定返回的数字。例如，如果产生的随机数值位于0到0.5之间，则返回0；若介于0.5至0.7之间则返回1，以此类推。 在主函数（main()）中创建了一个`MathRandom`对象并利用for循环打印出一百个测试结果以检验概率分布的准确性。这种技术可用于生成彩票号码、奖券号码等场景，并且广泛应用于游戏开发中的随机事件模拟（例如奖励或敌对攻击）、数据分析中的随机样本抽取以及金融领域的市场变化预测中。 总之，通过调整不同的概率分布，可以使得该方法更加贴近实际应用需求。除了`Math.random()`之外还可以使用如`SecureRandom`类或者`Random`类来生成更安全的随机数序列，在具体场景选择时需考虑其特性与应用场景匹配度。
     
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    本文介绍了在Java编程语言中生成随机数的不同方法和技巧，包括常用类库Random和SecureRandom的应用场景及使用示例。 在Java编程中生成随机数是一项常见的任务，可用于各种用途如创建随机密码、模拟随机事件或游戏开发中的应用。本段落将深入探讨如何利用Java来生成随机数，并特别关注于字符串操作的技术。 Java提供了`java.util.Random`类用于产生随机数。该类支持整型、浮点型以及特定范围内的随机数值的生成。例如，要在一个0到100之间生成一个随机整数，可以使用如下代码： ```java Random rand = new Random(); int randomInt = rand.nextInt(101); // 包含 0 到 100 的值，不包含 101。 ``` 这里我们提到的类`RandomNum`扩展了Java随机数生成的功能，特别用于创建指定长度的随机字符串。该类定义了一个字符数组`ch`，包含了所有可能的字符：数字、大写字母和小写字母，并额外添加两个0 和 1, 以确保数组有64个元素。 在方法 `createRandomString` 中通过从这个字符数组中随机选取来生成字符串。首先它会检查所需字符串长度并根据该长度执行不同的处理步骤。这是由于每个32位的整数可以提供一个用于选择64个不同字符中的任意一个的机会，因此每5个字符需要一个新的整数。 使用 `nextInt()` 方法产生随机整数，并通过循环操作将这些数字与 63 进行按位与运算以获得有效的数组索引。这种方法有效地利用了Java的随机生成器的能力来减少重复字符串的可能性。 此外，在`RandomNum`类中，还有一个名为 `rateOfRepeat` 的方法用于计算在一定数量的随机字符串中的重复率。它通过创建一个字符串数组并遍历比较这些字符串以找出完全相同的项来进行此操作。这有助于评估生成的随机字符串的独特性。 最后，我们可以在主程序（main）的方法中看到对`createRandomString`和 `rateOfRepeat` 方法的应用演示，用于测试在10,000个长度为10字符的随机字符串中的重复率情况。 总结来说，Java 的 `Random` 类提供了一种灵活的方式来生成随机数。通过上述示例我们看到了如何利用它来创建指定长度的随机字符串，并且是如何评估这些字符串的独特性。这种技术在各种场景中非常有用，例如用于创造安全密码或生成唯一的标识符等场合。
     
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    本篇文章详细介绍了在C++中如何使用标准库函数来生成随机数，并提供了实用示例代码以帮助读者更好地理解和应用。 在C++编程中生成随机数是一项常见的任务，在模拟、游戏开发或测试等领域尤为常见。本段落将深入探讨如何在C++中生成0到N-1之间的等概率随机数，并提供两种不同的实现方法。 一种常见的做法是使用`srand`和`rand`函数，其中`srand`用于设置随机数种子，通常通过当前时间来确保每次程序运行时产生不同的序列。而`rand()`则返回一个在0至RAND_MAX（不包括RAND_MAX）之间的随机整数。然而，在需要特定范围内生成随机数时，直接使用`rand() % N`并不总是理想的选择，因为这可能导致某些数字出现的概率高于其他数字。这是由于RAND_MAX可能不是N的倍数，从而造成分布不均。 为了解决这个问题，我们可以采用以下策略： 1. **去除尾数**： 如果需要生成0到N-1之间的随机整数且N小于RAND_MAX+1，可以计算出RAND_MAX对N取模的结果R。随后不断生成新的随机数t直到它小于R，并使用`t % n`得到结果。这种方法确保了所有数字出现的概率相等。 ```cpp long myrandom1(long n) { long R = RAND_MAX - (RAND_MAX + 1) % n; long t = rand(); while (t > R) { t = rand(); } return t % n; } ``` 2. **分段抽样**： 当N大于RAND_MAX时，可以将区间[0, N-1]分成[N(RAND_MAX+1)]段。首先随机选择一个段，然后在该段内生成随机数。如果N不能被RAND_MAX + 1整除，则先以概率r/N选到余数部分，并在此范围内生成随机数。 ```cpp long myrandom2(long n) { long r = n % (RAND_MAX + 1); if (happened((double)r / n)) { // happened函数用于模拟概率事件，此处省略具体实现。 return n - r + myrandom(r); } else { return rand() + myrandom(n / (RAND_MAX + 1)) * (RAND_MAX + 1); } } ``` 此外，C++11引入了 `` 头文件，提供了更为强大且灵活的随机数生成器。我们可以使用`std::mt19937`（Mersenne Twister算法）和`std::uniform_int_distribution<> dis(0, N - 1)`来直接生成指定范围内的等概率随机整数。 ```cpp #include std::random_device rd; std::mt19937 gen(rd()); std::uniform_int_distribution<> dis(0, N - 1); long myrandom3(long N) { return dis(gen); } ``` 另一种方法是使用`std::random_shuffle`来打乱一个包含从0到N-1的向量，然后取第一个元素作为随机数。 ```cpp #include #include long myrandom4(long N) { std::vector vl(N); for (long i = 0; i < N; ++i) { vl[i] = i; } std::random_shuffle(vl.begin(), vl.end()); return vl.front(); } ``` 总结来说，生成C++中的等概率随机数可以通过多种方式实现，包括经典的`rand()`方法、去除尾数和分段抽样以及使用标准库的方法。每种方法都有其适用场景，开发者可以根据项目需求选择合适的方式进行应用。在实际开发中推荐优先考虑使用C++11及更高版本提供的随机数生成工具以获得更好的性能与可靠性。