В чем разница Math.random() * nи Random.nextInt(n)где nцелое число?
Ответы:
Вот подробное объяснение того, почему « Random.nextInt(n)и более эффективно, и менее предвзято, чем Math.random() * n» из постов на форумах Sun, на которые ссылается Гили:
Math.random () использует Random.nextDouble () для внутреннего использования.
Random.nextDouble () использует Random.next () дважды, чтобы сгенерировать двойник, который имеет приблизительно равномерно распределенные биты в своей мантиссе, поэтому он равномерно распределен в диапазоне от 0 до 1- (2 ^ -53).
Random.nextInt (n) использует Random.next () в среднем менее чем в два раза - он использует его один раз, и если полученное значение выше максимального кратного n ниже MAX_INT, он пытается снова, в противном случае возвращает значение по модулю n (это предотвращает перекос распределения значений выше максимального кратного n ниже MAX_INT), возвращая значение, которое равномерно распределено в диапазоне от 0 до n-1.
До масштабирования на 6 вывод Math.random () является одним из 2 ^ 53 возможных значений, полученных из равномерного распределения.
Масштабирование на 6 не изменяет количество возможных значений, и приведение к int затем приводит к принудительному переводу этих значений в одно из шести «сегментов» (0, 1, 2, 3, 4, 5), каждое из которых соответствует диапазонам, охватывающим либо 1501199875790165 или 1501199875790166 из возможных значений (так как 6 не является диссидентом 2 ^ 53). Это означает, что при достаточном количестве бросков кубиков (или фильере с достаточно большим числом сторон) матрица будет демонстрировать смещение в сторону больших ковшей.
Вы будете очень долго ждать, пока этот эффект проявится.
Math.random () также требует примерно двойной обработки и подлежит синхронизации.
6с 5на кости кубе: это будет «5-предвзятым». Вы можете бросить кубик пару раз, прежде чем заметите, что с кубиком что-то не так. Вы вынуждены провести чрезвычайно сложное тщательное исследование, прежде чем заметите, что что-то не так с генератором случайных чисел.
Согласно https://forums.oracle.com/forums/thread.jspa?messageID=6594485龵 Random.nextInt(n) и более эффективный, и менее предвзятый, чемMath.random() * n
Согласно этому примеру Random.nextInt(n)вывод будет менее предсказуемым, чем Math.random () * n. В соответствии с [отсортированный массив быстрее, чем несортированный массив] [1] я думаю, что мы можем сказать, что Random.nextInt (n) трудно предсказать .
usingRandomClass: время: 328 мсек.
usingMathsRandom: время: 187 мсек.
package javaFuction;
import java.util.Random;
public class RandomFuction
{
static int array[] = new int[9999];
static long sum = 0;
public static void usingMathsRandom() {
for (int i = 0; i < 9999; i++) {
array[i] = (int) (Math.random() * 256);
}
for (int i = 0; i < 9999; i++) {
for (int j = 0; j < 9999; j++) {
if (array[j] >= 128) {
sum += array[j];
}
}
}
}
public static void usingRandomClass() {
Random random = new Random();
for (int i = 0; i < 9999; i++) {
array[i] = random.nextInt(256);
}
for (int i = 0; i < 9999; i++) {
for (int j = 0; j < 9999; j++) {
if (array[j] >= 128) {
sum += array[j];
}
}
}
}
public static void main(String[] args) {
long start = System.currentTimeMillis();
usingRandomClass();
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("usingRandomClass " + (end - start));
start = System.currentTimeMillis();
usingMathsRandom();
end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("usingMathsRandom " + (end - start));
}
}
Math.random()