ホームページ >Java >&#&チュートリアル >Java共通クラス - Randomクラスの利用事例分析
この記事では、一般的に使用される Java クラスである Random クラスの使用法を紹介します。以下は、コードのコメントに追加の説明はありません。
import java.util.Random;public class random1 { public static void main(String[] args){ //两种构造函数 Random r1=new Random(); //Random r2=new Random(120); 使用单个 long 种子创建一个新的随机数生成器。 //System.out.println(r1.next(2));返回值为保护类型 //System.out.println(r2.next(2)); System.out.println(r1.nextBoolean());//返回下一个伪随机数,它是取自此随机数生成器序列的均匀分布的 boolean 值。 System.out.println(r1.nextBoolean()); System.out.println("+++++++++++"); byte[] by1=new byte[5]; byte[] by2=new byte[5]; r1.nextBytes(by1);//生成随机字节并将其置于用户提供的 byte 数组中。 r1.nextBytes(by2); for(int i=0;i<by1.length;i++){ System.out.print(by1[i]+" "); } System.out.println(); for(int j=0;j<by2.length;j++){ System.out.print(by2[j]+" "); } System.out.println(); System.out.println("+++++++++++"); //返回下一个伪随机数,它是取自此随机数生成器序列的、在 0.0 和 1.0 之间均匀分布的 double 值。 System.out.println(r1.nextDouble()); System.out.println(r1.nextDouble()); System.out.println("+++++++++++"); //返回下一个伪随机数,它是取自此随机数生成器序列的、在 0.0 和 1.0 之间均匀分布的 float 值。 System.out.println(r1.nextFloat()); System.out.println(r1.nextFloat()); System.out.println("+++++++++++"); //返回下一个伪随机数,它是取自此随机数生成器序列的、呈高斯(“正态”)分布的 double 值,其平均值是 0.0,标准差是 1.0。 System.out.println(r1.nextGaussian()); System.out.println(r1.nextGaussian()); System.out.println("+++++++++++"); //返回下一个伪随机数,它是此随机数生成器的序列中均匀分布的 int 值。 System.out.println(r1.nextInt()); System.out.println(r1.nextInt()); System.out.println("+++++++++++"); //返回一个伪随机数,它是取自此随机数生成器序列的、在 0(包括)和指定值(不包括)之间均匀分布的 int 值。 System.out.println(r1.nextInt(100)); System.out.println(r1.nextInt(50)); System.out.println("+++++++++++"); //返回下一个伪随机数,它是取自此随机数生成器序列的均匀分布的 long 值 System.out.println(r1.nextLong()); System.out.println(r1.nextLong()); //r1.setSeed(10);使用单个 long 种子设置此随机数生成器的种子。 } }
実行結果:
Compiling random1.java....... -----------OUTPUT----------- falsefalse +++++++++++-55 -112 41 -78 93 54 127 -93 -22 120 +++++++++++0.69656134440266490.06445584272260563 +++++++++++0.285779950.8657566 +++++++++++-0.15436582029316171.4500847476555192 +++++++++++1824132073-436413982 +++++++++++2921 +++++++++++3295074968265391496 1387264859162260419[Finished in 1.2s]
import java.util.Random;public class random1 { public static void main(String[] args){ //两种构造函数 Random r1=new Random(); //Random r2=new Random(120); 使用单个 long 种子创建一个新的随机数生成器。 //System.out.println(r1.next(2));返回值为保护类型 //System.out.println(r2.next(2)); System.out.println(r1.nextBoolean());//返回下一个伪随机数,它是取自此随机数生成器序列的均匀分布的 boolean 值。 System.out.println(r1.nextBoolean()); System.out.println("+++++++++++"); byte[] by1=new byte[5]; byte[] by2=new byte[5]; r1.nextBytes(by1);//生成随机字节并将其置于用户提供的 byte 数组中。 r1.nextBytes(by2); for(int i=0;i<by1.length;i++){ System.out.print(by1[i]+" "); } System.out.println(); for(int j=0;j<by2.length;j++){ System.out.print(by2[j]+" "); } System.out.println(); System.out.println("+++++++++++"); //返回下一个伪随机数,它是取自此随机数生成器序列的、在 0.0 和 1.0 之间均匀分布的 double 值。 System.out.println(r1.nextDouble()); System.out.println(r1.nextDouble()); System.out.println("+++++++++++"); //返回下一个伪随机数,它是取自此随机数生成器序列的、在 0.0 和 1.0 之间均匀分布的 float 值。 System.out.println(r1.nextFloat()); System.out.println(r1.nextFloat()); System.out.println("+++++++++++"); //返回下一个伪随机数,它是取自此随机数生成器序列的、呈高斯(“正态”)分布的 double 值,其平均值是 0.0,标准差是 1.0。 System.out.println(r1.nextGaussian()); System.out.println(r1.nextGaussian()); System.out.println("+++++++++++"); //返回下一个伪随机数,它是此随机数生成器的序列中均匀分布的 int 值。 System.out.println(r1.nextInt()); System.out.println(r1.nextInt()); System.out.println("+++++++++++"); //返回一个伪随机数,它是取自此随机数生成器序列的、在 0(包括)和指定值(不包括)之间均匀分布的 int 值。 System.out.println(r1.nextInt(100)); System.out.println(r1.nextInt(50)); System.out.println("+++++++++++"); //返回下一个伪随机数,它是取自此随机数生成器序列的均匀分布的 long 值 System.out.println(r1.nextLong()); System.out.println(r1.nextLong()); //r1.setSeed(10);使用单个 long 种子设置此随机数生成器的种子。 } }
実行結果:
Compiling random1.java....... -----------OUTPUT----------- falsefalse +++++++++++-55 -112 41 -78 93 54 127 -93 -22 120 +++++++++++0.69656134440266490.06445584272260563 +++++++++++0.285779950.8657566 +++++++++++-0.15436582029316171.4500847476555192 +++++++++++1824132073-436413982 +++++++++++2921 +++++++++++3295074968265391496 1387264859162260419[Finished in 1.2s]
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