Java编程那些事儿79——Random随机处理 - 编程入门网

同理，生成任意非从0开始的小数区间[d1,d2)范围的随机数字(其中d1不等于0)，则只需要首先生成[0,d2-d1)区间的随机数字，然后将生成的随机数字区间加上d1即可。

d、生成任意整数

int n1 = r.nextInt();

直接使用nextInt方法即可。

e、生成[0,10)区间的整数

int n2 = r.nextInt(10); n2 = Math.abs(r.nextInt() % 10);

以上两行代码均可生成[0,10)区间的整数。

第一种实现使用Random类中的nextInt(int n)方法直接实现。

第二种实现中，首先调用nextInt()方法生成一个任意的int数字，该数字和10取余以后生成的数字区间为(-10,10)，因为按照数学上的规定余数的绝对值小于除数，然后再对该区间求绝对值，则得到的区间就是[0,10)了。

同理，生成任意[0,n)区间的随机整数，都可以使用如下代码：

int n2 = r.nextInt(n); n2 = Math.abs(r.nextInt() % n);

Java编程那些事儿79——Random随机处理(3)

f、生成[0,10]区间的整数

int n3 = r.nextInt(11); n3 = Math.abs(r.nextInt() % 11);

相对于整数区间，[0,10]区间和[0,11)区间等价，所以即生成[0,11)区间的整数。

g、生成[-3,15)区间的整数

int n4 = r.nextInt(18) - 3; n4 = Math.abs(r.nextInt() % 18) - 3;

生成非从0开始区间的随机整数，可以参看上面非从0开始的小数区间实现原理的说明。

h、几率实现

按照一定的几率实现程序逻辑也是随机处理可以解决的一个问题。下面以一个简单的示例演示如何使用随机数字实现几率的逻辑。

在前面的方法介绍中，nextInt(int n)方法中生成的数字是均匀的，也就是说该区间内部的每个数字生成的几率是相同的。那么如果生成一个[0,100)区间的随机整数，则每个数字生成的几率应该是相同的，而且由于该区间中总计有100个整数，所以每个数字的几率都是1%。按照这个理论，可以实现程序中的几率问题。

示例：随机生成一个整数，该整数以55%的几率生成1，以40%的几率生成2，以5%的几率生成3。实现的代码如下：

int n5 = r.nextInt(100); int m;　//结果数字 if(n5 < 55){ //55个数字的区间，55%的几率 　m = 1; }else if(n5 < 95){//[55,95)，40个数字的区间，40%的几率 　m = 2; }else{ 　m = 3; }

因为每个数字的几率都是1%，则任意55个数字的区间的几率就是55%，为了代码方便书写，这里使用[0,55)区间的所有整数，后续的原理一样。

当然，这里的代码可以简化，因为几率都是5%的倍数，所以只要以5%为基础来控制几率即可，下面是简化的代码实现：

int n6 = r.nextInt(20); int m1; if(n6 < 11){ 　m1 = 1; }else if(n6 < 19){ 　m1= 2; }else{ 　m1 = 3; }

在程序内部，几率的逻辑就可以按照上面的说明进行实现。

Java编程那些事儿79——Random随机处理(4)

4、其它问题

a、相同种子数Random对象问题

前面介绍过，相同种子数的Random对象，相同次数生成的随机数字是完全相同的，下面是测试的代码：

Random r1 = new Random(10); Random r2 = new Random(10); for(int i = 0;i < 2;i++){ 　System.out.println(r1.nextInt()); 　System.out.println(r2.nextInt()); }

在该代码中，对象r1和r2使用的种子数都是10，则这两个对象相同次数生成的随机数是完全相同的。

如果想避免出现随机数字相同的情况，则需要注意，无论项目中需要生成多少个随机数字，都只使用一个Random对象即可。

b、关于Math类中的random方法

其实在Math类中也有一个random方法，该random方法的工作是生成一个[0,1.0)区间的随机小数。

通过阅读Math类的源代码可以发现，Math类中的random方法就是直接调用Random类中的nextDouble方法

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