Generating random numbers in java

Приоритет операторов в Java

Приоритет операторов определяет группирование терминов в выражении. Это влияет как вычисляется выражение. Некоторые операторы имеют более высокий приоритет, чем другие; например оператор умножения имеет более высокий приоритет, чем оператор сложения:

Например, x = 7 + 3 * 2. Здесь x присваивается значение 13, не 20, потому что оператор «*» имеет более высокий приоритет, чем «+», так что сначала перемножается «3 * 2», а затем добавляется «7».

В таблице операторы с наивысшим приоритетом размещаются в верхней части, и уровень приоритета снижается к нижней части таблицы. В выражении высокий приоритет операторов в Java будет оцениваться слева направо.

Категория	Оператор	Ассоциативность
Постфикс	() [] . (точка)	Слева направо
Унарный	++ — — ! ~	Справа налево
Мультипликативный	* / %	Слева направо
Аддитивный	+ —	Слева направо
Сдвиг	>> >>>	Слева направо
Реляционный	> >=	Слева направо
Равенство	== !=	Слева направо
Побитовое «И» («AND»)	&	Слева направо
Побитовое исключающее «ИЛИ» («XOR»)	^	Слева направо
Побитовое «ИЛИ» («OR»)	|	Слева направо
Логическое «И» («AND»)	&&	Слева направо
Логическое «ИЛИ» («OR»)	||	Слева направо
Условный	?:	Справа налево
Присваивание	= += -= *= /= %= >>=	Справа налево
Запятая	,	Слева направо

В следующем уроке поговорим об управлении циклом в программировании на Java. В этом уроке будут описаны различные типы циклов, как циклы могут быть использованы в разработке программ, и для каких целей они используются.

Поделитесь:

Using Java API

The Java API provides us with several ways to achieve our purpose. Let’s see some of them.

2.1. java.lang.Math

The random method of the Math class will return a double value in a range from 0.0 (inclusive) to 1.0 (exclusive). Let’s see how we’d use it to get a random number in a given range defined by min and max:

2.2. java.util.Random

Before Java 1.7, the most popular way of generating random numbers was using nextInt. There were two ways of using this method, with and without parameters. The no-parameter invocation returns any of the int values with approximately equal probability. So, it’s very likely that we’ll get negative numbers:

If we use the netxInt invocation with the bound parameter, we’ll get numbers within a range:

This will give us a number between 0 (inclusive) and parameter (exclusive). So, the bound parameter must be greater than 0. Otherwise, we’ll get a java.lang.IllegalArgumentException.

Java 8 introduced the new ints methods that return a java.util.stream.IntStream. Let’s see how to use them.

The ints method without parameters returns an unlimited stream of int values:

We can also pass in a single parameter to limit the stream size:

And, of course, we can set the maximum and minimum for the generated range:

2.3. java.util.concurrent.ThreadLocalRandom

Java 1.7 release brought us a new and more efficient way of generating random numbers via the ThreadLocalRandom class. This one has three important differences from the Random class:

• We don’t need to explicitly initiate a new instance of ThreadLocalRandom. This helps us to avoid mistakes of creating lots of useless instances and wasting garbage collector time
• We can’t set the seed for ThreadLocalRandom, which can lead to a real problem. If we need to set the seed, then we should avoid this way of generating random numbers
• Random class doesn’t perform well in multi-threaded environments

Now, let’s see how it works:

With Java 8 or above, we have new possibilities. Firstly, we have two variations for the nextInt method:

Secondly, and more importantly, we can use the ints method:

2.4. java.util.SplittableRandom

Java 8 has also brought us a really fast generator — the SplittableRandom class.

As we can see in the JavaDoc, this is a generator for use in parallel computations. It’s important to know that the instances are not thread-safe. So, we have to take care when using this class.

We have available the nextInt and ints methods. With nextInt we can set directly the top and bottom range using the two parameters invocation:

This way of using checks that the max parameter is bigger than min. Otherwise, we’ll get an IllegalArgumentException. However, it doesn’t check if we work with positive or negative numbers. So, any of the parameters can be negative. Also, we have available one- and zero-parameter invocations. Those work in the same way as we have described before.

We have available the ints methods, too. This means that we can easily get a stream of int values. To clarify, we can choose to have a limited or unlimited stream. For a limited stream, we can set the top and bottom for the number generation range:

2.5. java.security.SecureRandom

If we have security-sensitive applications, we should consider using SecureRandom. This is a cryptographically strong generator. Default-constructed instances don’t use cryptographically random seeds. So, we should either:

• Set the seed — consequently, the seed will be unpredictable
• Set the java.util.secureRandomSeed system property to true

This class inherits from java.util.Random. So, we have available all the methods we saw above. For example, if we need to get any of the int values, then we’ll call nextInt without parameters:

On the other hand, if we need to set the range, we can call it with the bound parameter:

We must remember that this way of using it throws IllegalArgumentException if the parameter is not bigger than zero.

Криптография

Всех показанных выше методов будет недостаточно для создания криптографически защищенных функций. Для этого мы можем использовать Web Cryptography API, создав типизированный массив:

В этом случае мы создаем массив с 8 различными слотами, каждый из которых может содержать 16-битовое целое число без знака. Другие опции включают Int8Array, Uint8Array, int16Array, Int32Array и Uint32Array.

Теперь заполните массив случайными числами определенного типа

Показаны выбранные значения в консоли:

Web Cryptography API имеет хорошую поддержку в современных браузерах, хотя в некоторых нужно ставить префиксы.

Оригинал: http://thenewcode.com/82/Recipes-for-Randomness-in-JavaScript

• Создано 07.12.2015 22:36:06

• Михаил Русаков

2.3 Класс Random

В Java есть специальный класс , который инкапсулирует в себе последовательность псевдослучайных чисел. Можно создать несколько объектов класса , и каждый из этих объектов будет генерировать свою последовательность псевдослучайных чисел.

Это очень интересный класс, и у него есть много интересных методов. Начнем с самых простых:

Метод

Этот метод возвращает случайное вещественное число в диапазоне – . Очень похоже на метод . И ничего удивительного, ведь метод просто вызывает метод у объекта типа .

Метод

Метод очень похож на метод , только возвращаемое случайное число типа . Оно также лежит в диапазоне – . И, как всегда, в Java диапазон не включает число .

Метод

Этот метод возвращает случайное целое число в диапазоне . входит в диапазон, — не входит.

Т.е. если вы хотите получить случайное число из набора , вам нужно будет прибавить к полученному случайному числу единицу:

Метод

Этот метод аналогичен предыдущему, но не принимает никаких параметров. Тогда в каком же диапазоне он выдает числа? От до .

Ну или если точнее, от до .

Метод

Этот метод аналогичен методу , только возвращаемое значение будет из всего возможного диапазона значений типа .

Метод

Этот метод возвращает случайное значение типа : или . Очень удобно, если нужно получить длинную последовательность случайных логических значений.

Метод

Этот метод ничего не возвращает (тип ). Вместо этого он заполняет переданный в него массив случайными значениями. Очень удобно, если нужен большой буфер, заполненный случайными данными.

Метод

Этот метод возвращает случайное вещественное число в диапазоне — . Вот только числа в этом диапазоне распределены не равномерно, а подчиняются нормальному распределению.

Числа ближе к середине диапазона () будут выпадать чаще, чем значение по краям диапазона.

Пик значений в нашем случае придется на

Random Date

Up until now, we generated random temporals containing both date and time components. Similarly, we can use the concept of epoch days to generate random temporals with just date components.

An epoch day is equal to the number of days since the 1 January 1970. So in order to generate a random date, we just have to generate a random number and use that number as the epoch day.

3.1. Bounded

We need a temporal abstraction containing only date components, so java.time.LocalDate seems a good candidate:

Here we’re using the  method to convert each LocalDate to its corresponding epoch day. Similarly, we can verify that this approach is correct:

3.2. Unbounded

In order to generate random dates regardless of any range, we can simply generate a random epoch day:

Our random date generator chooses a random day from 100 years before and after the epoch. Again, the rationale behind this is to generate reasonable date values:

Random Time

Similar to what we did with dates, we can generate random temporals with just time components. In order to do that, we can use the second of the day concept. That is, a random time is equal to a random number representing the seconds since the beginning of the day.

4.1. Bounded

The java.time.LocalTime class is a temporal abstraction that encapsulates nothing but time components:

In order to generate a random time between two others, we can:

1. Generate a random number between the second of the day of the given times
2. Create a random time using that random number

We can easily verify the behavior of this random time generation algorithm:

4.2. Unbounded

Even unbounded time values should be in 00:00:00 until 23:59:59 range, so we can simply implement this logic by delegation:

Генерация случайного n-мерного массива вещественных чисел

• Использование для генерации n-мерного массива случайных вещественных чисел в пределах
• Использование для генерации n-мерного массива случайных вещественных чисел в пределах

Python

import numpy

random_float_array = numpy.random.rand(2, 2)
print(«2 X 2 массив случайных вещественных чисел в \n», random_float_array,»\n»)

random_float_array = numpy.random.uniform(25.5, 99.5, size=(3, 2))
print(«3 X 2 массив случайных вещественных чисел в \n», random_float_array,»\n»)

1 2 3 4 5 6 7 8

importnumpy random_float_array=numpy.random.rand(2,2) print(«2 X 2 массив случайных вещественных чисел в \n»,random_float_array,»\n») random_float_array=numpy.random.uniform(25.5,99.5,size=(3,2)) print(«3 X 2 массив случайных вещественных чисел в \n»,random_float_array,»\n»)

Вывод:

Shell

2 X 2 массив случайных вещественных чисел в

]

3 X 2 массив случайных вещественных чисел в

]

1 2 3 4 5 6 7 8

2X2массивслучайныхвещественныхчиселв0.0,1.0 0.089385930.89085866 0.473071690.41401363 3X2массивслучайныхвещественныхчиселв25.5,99.5 55.405785465.60206715 91.6218540484.16144062 44.34825227.28381058

Using Third-Party APIs

As we have seen, Java provides us with a lot of classes and methods for generating random numbers. However, there are also third-party APIs for this purpose.

We’re going to take a look at some of them.

3.1. org.apache.commons.math3.random.RandomDataGenerator

There are a lot of generators in the commons mathematics library from the Apache Commons project. The easiest, and probably the most useful, is the RandomDataGenerator. It uses the Well19937c algorithm for the random generation. However, we can provide our algorithm implementation.

Let’s see how to use it. Firstly, we have to add dependency:

The latest version of commons-math3 can be found on Maven Central.

Then we can start working with it:

3.2. it.unimi.dsi.util.XoRoShiRo128PlusRandom

Certainly, this is one of the fastest random number generator implementations. It has been developed at the Information Sciences Department of the Milan University.

The library is also available at Maven Central repositories. So, let’s add the dependency:

This generator inherits from java.util.Random. However, if we take a look at the JavaDoc, we realize that there’s only one way of using it —  through the nextInt method. Above all, this method is only available with the zero- and one-parameter invocations. Any of the other invocations will directly use the java.util.Random methods.

For example, if we want to get a random number within a range, we would write:

Генерирование целочисленных псевдослучайных значений

Для генерирования целочисленных псевдослучайных значений используется представленное выше выражение, в котором
произведение «приводится» к целочисленному значению. Например, попробуем получить псевдослучайное значение в диапазоне

Обратите внимание, что закрывающаяся скобка квадратная, т.е. 20 входит в диапазон

В этом случае к разности
между максимальным и минимальным значениями следует добавить 1, т.е. определить диапазон целочисленных значений [5,21),
где 21 не попадает в желаемый диапазон :

// после подстановки значений
int i = (int)Math.random() * (20 - 5 + 1) + 5;
// получаем
int i = (int)Math.random() * 16 + 5;

Как использовать модуль random в Python

Для достижения перечисленных выше задач модуль random будет использовать разнообразные функции. Способы использования данных функций будут описаны в следующих разделах статьи.

В самом начале работы необходимо импортировать модуль random в программу. Только после этого его можно будет полноценно использовать. Оператор для импорта модуля random выглядит следующим образом:

Python

import random

1	importrandom

Теперь рассмотрим использование самого модуля random на простом примере:

Python

import random

print(«Вывод случайного числа при помощи использования random.random()»)
print(random.random())

1 2 3 4 5

importrandom print(«Вывод случайного числа при помощи использования random.random()») print(random.random())

Вывод:

Shell

Вывод случайного числа при помощи использования random.random()
0.9461613475266107

1 2	Выводслучайногочислаприпомощииспользованияrandom.random() 0.9461613475266107

Как видите, в результате мы получили . У вас, конечно, выйдет другое случайно число.

• является базовой функцией модуля ;
• Почти все функции модуля зависят от базовой функции ;
• возвращает следующее случайное число с плавающей запятой в промежутке .

Перед разбором функций модуля random давайте рассмотрим основные сферы их применения.

Method Summary

All MethodsInstance MethodsConcrete Methods

Modifier and Type	Method	Description
		Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values, each between zero (inclusive) and one (exclusive).
		Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values, each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive).
		Returns a stream producing the given number of pseudorandom values, each between zero (inclusive) and one (exclusive).
		Returns a stream producing the given number of pseudorandom values, each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive).
		Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values.
		Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values, each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive).
		Returns a stream producing the given number of pseudorandom values.
		Returns a stream producing the given number of pseudorandom values, each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive).
		Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values.
		Returns a stream producing the given number of pseudorandom values.
		Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values, each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive).
		Returns a stream producing the given number of pseudorandom , each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive).
		Generates the next pseudorandom number.
		Returns the next pseudorandom, uniformly distributed value from this random number generator’s sequence.
		Generates random bytes and places them into a user-supplied byte array.
		Returns the next pseudorandom, uniformly distributed value between and from this random number generator’s sequence.
		Returns the next pseudorandom, uniformly distributed value between and from this random number generator’s sequence.
		Returns the next pseudorandom, Gaussian («normally») distributed value with mean and standard deviation from this random number generator’s sequence.
		Returns the next pseudorandom, uniformly distributed value from this random number generator’s sequence.
		Returns a pseudorandom, uniformly distributed value between 0 (inclusive) and the specified value (exclusive), drawn from this random number generator’s sequence.
		Returns the next pseudorandom, uniformly distributed value from this random number generator’s sequence.
		Sets the seed of this random number generator using a single seed.

2.1 Псевдослучайные числа

Иногда программист сталкивается с простыми, казалось бы, задачами: «отобрать случайный фильм для вечернего просмотра из определенного списка», «выбрать победителя лотереи», «перемешать список песен при тряске смартфона», «выбрать случайное число для шифрования сообщения», и каждый раз у него возникает очень закономерный вопрос: а как получить это самое случайное число?

Вообще-то, если вам нужно получить «настоящее случайное число», сделать это довольно-таки трудно. Вплоть до того, что в компьютер встраивают специальные математические сопроцессоры, которые умеют генерировать такие числа, с выполнением всех требований к «истинной случайности».

Поэтому программисты придумали свое решение — псевдослучайные числа. Псевдослучайные числа — это некая последовательность, числа в которой на первый взгляд кажутся случайными, но специалист при детальном анализе сможет найти в них определенные закономерности. Для шифрования секретных документов такие числа не подойдут, а для имитации бросания кубика в игре — вполне.

Есть много алгоритмов генерации последовательности псевдослучайных чисел и почти все из них генерируют следующее случайное число на основе предыдущего и еще каких-то вспомогательных чисел.

Например, данная программа выведет на экран неповторяющихся чисел:

Кстати, мы говорим не о псевдослучайных числах, а именно о последовательности таких чисел. Т.к. глядя на одно число невозможно понять, случайное оно или нет.

Случайное число ведь можно получить разными способами:

Совместимость с браузерами

Update compatibility data on GitHub

	Chrome	Edge	Firefox	Internet Explorer	Opera	Safari	Android webview	Chrome для Android	Firefox для Android	Opera для Android	Safari on iOS	Samsung Internet	Node.js
	Chrome Полная поддержка 1	Edge Полная поддержка 12	Firefox Полная поддержка 1	IE Полная поддержка 3	Opera Полная поддержка 3	Safari Полная поддержка 1	WebView Android Полная поддержка 1	Chrome Android Полная поддержка 18	Firefox Android Полная поддержка 4	Opera Android Полная поддержка 10.1	Safari iOS Полная поддержка 1	Samsung Internet Android Полная поддержка 1.0	nodejs Полная поддержка 0.1.100

Побитовые операторы

Java определяет несколько побитовых операторов, которые могут быть применены для целочисленных типов: int, long, short, char и byte. В Java побитовый оператор работает над битами и выполняет операцию бит за битом. Предположим, если a = 60; и b = 13; то в двоичном формате они будут следующие:

a = 0011 1100

b = 0000 1101

——————

a&b = 0000 1100

a|b = 0011 1101

a^b = 0011 0001

~a = 1100 0011

Предположим целочисленные переменная A равна 60, а переменная B равна 13. В следующей таблице перечислены побитовые операторы в Java:

Оператор	Описание	Пример
& (побитовое и)	Бинарный оператор AND копирует бит в результат, если он существует в обоих операндах.	(A & B) даст 12, который является 0000 1100
| (побитовое или)	Бинарный оператор OR копирует бит, если он существует в любом из операндов.	(A | B) даст 61 который равен 0011 1101
^ (побитовое логическое или)	Бинарный оператор XOR копирует бит, если он установлен в одном операнде, но не в обоих.	(A ^ B) даст 49, которая является 0011 0001
~ (побитовое дополнение)	Бинарный оператор дополнения и имеет эффект «отражения» бит.	(~ A) даст -61, которая является формой дополнением 1100 0011 в двоичной записи
	Бинарный оператор сдвига влево. Значение левых операндов перемещается влево на количество бит, заданных правым операндом.	A
>> (сдвиг вправо)	Бинарный оператор сдвига вправо. Значение правых операндов перемещается вправо на количество бит, заданных левых операндом.	A >> 2 даст 15, который является 1111
>>> (нулевой сдвиг вправо)	Нулевой оператор сдвига вправо. Значение левых операндов перемещается вправо на количество бит, заданных правым операндом, а сдвинутые значения заполняются нулями.	A >>> 2 даст 15, который является 0000 1111

Пример

Следующий простой пример показывает, программно побитовые операторы в Java. Скопируйте и вставьте следующий java-код в файл test.java, скомпилируйте и запустить эту программу:

Будет получен следующий результат:

Генерация случайных универсально уникальных ID

Модуль Python UUID предоставляет неизменяемые UUID объекты. UUID является универсально уникальным идентификатором.

У модуля есть функции для генерации всех версий UUID. Используя функцию , можно получить случайно сгенерированное уникальное ID длиной в 128 битов, которое к тому же является криптографически надежным.

Полученные уникальные ID используются для идентификации документов, пользователей, ресурсов и любой другой информации на компьютерных системах.

Пример использования в Python:

Python

import uuid

# получить уникальный UUID
safeId = uuid.uuid4()
print(«безопасный уникальный id «, safeId)

1 2 3 4 5 6

importuuid     # получить уникальный UUID safeId=uuid.uuid4() print(«безопасный уникальный id «,safeId)

Вывод:

Shell

безопасный уникальный id fb62463a-cd93-4f54-91ab-72a2e2697aff

1	безопасныйуникальныйidfb62463a-cd93-4f54-91ab-72a2e2697aff