blocks|key|1156565|text|这里是为什么"Random.nextInt(n)比Math.random()+*+n更高效，更少偏见“的the+detailed+explanation，来自太阳论坛的帖子，吉利链接到：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|1156566|1156567|+Math.random()在内部使用Random.nextDouble()。Random.nextDouble()两次使用Random.next()生成一个双精度数，该双精度数在尾数中具有近似均匀分布的位，因此它均匀分布在0到1-(2%5E-53)的范围内。|blockquote|1156568|1156569|Random.nextInt(n)平均使用Random.next()不到两次-它使用一次，如果获得的值大于低于MAX_INT的n的最大倍数，它将再次尝试，否则is返回取模n的值(这可以防止高于MAX_INT以下的n的最大倍数的值扭曲分布)，因此返回一个在0到n-1范围内均匀分布的值。|1156570|在缩放到6之前，Math.random()的输出是从均匀分布中提取的2%5E53个可能值中的一个。|1156571|按6缩放不会改变可能值的数量，然后强制将这些值转换为六个“桶”(0，1，2，3，4，5)中的一个，每个桶对应于包含1501199875790165或1501199875790166的可能值的范围(因为6不是2%5E53的除数)。这意味着，对于足够数量的掷骰子(或具有足够大数量的边的骰子)，骰子将显示其自身偏向于较大的桶。|1156572|你将等待很长一段时间的掷骰子，以此效果显示。|1156573|Math.random()也需要大约两倍的处理，并且需要进行同步。|1156574|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://community.oracle.com/message/6596485#thread-message-6596485^0|7|H|P|H|1G|O|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|12|8|@$9|13|A|14|B|C]|$9|15|A|16|B|C]]|D|@$9|17|A|18|1|19]]|E|$]]|$1|F|3|-4|5|6|7|1A|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|G|3|H|5|I|7|1B|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|J|3|-4|5|6|7|1C|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|K|3|L|5|6|7|1D|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|M|3|N|5|6|7|1E|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|O|3|P|5|6|7|1F|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|Q|3|R|5|6|7|1G|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|S|3|T|5|6|7|1H|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|U|3|-4|5|6|7|1I|8|@]|D|@]|E|$]]]|V|$W|$5|X|Y|Z|E|$10|11]]]]

Here is <a href="https://community.oracle.com/message/6596485#thread-message-6596485" rel="noreferrer">the detailed explanation</a> of why "<code>Random.nextInt(n)</code> is both more efficient and less biased than <code>Math.random() * n</code>" from the Sun forums post that Gili linked to:

<blockquote>
 Math.random() uses Random.nextDouble() internally. 
 
 Random.nextDouble() uses Random.next() twice to generate a double that has approximately uniformly distributed bits in its mantissa, so it is uniformly distributed in the range 0 to 1-(2^-53).
 
 Random.nextInt(n) uses Random.next() less than twice on average- it uses it once, and if the value obtained is above the highest multiple of n below MAX_INT it tries again, otherwise is returns the value modulo n (this prevents the values above the highest multiple of n below MAX_INT skewing the distribution), so returning a value which is uniformly distributed in the range 0 to n-1.
 
 Prior to scaling by 6, the output of Math.random() is one of 2^53 possible values drawn from a uniform distribution. 
 
 Scaling by 6 doesn't alter the number of possible values, and casting to an int then forces these values into one of six 'buckets' (0, 1, 2, 3, 4, 5), each bucket corresponding to ranges encompassing either 1501199875790165 or 1501199875790166 of the possible values (as 6 is not a disvisor of 2^53). This means that for a sufficient number of dice rolls (or a die with a sufficiently large number of sides), the die will show itself to be biased towards the larger buckets.
 
 You will be waiting a very long time rolling dice for this effect to show up.
 
 Math.random() also requires about twice the processing and is subject to synchronization.
</blockquote>

blocks|key|1163630|text|另一个要点是Random.nextInt(n)是可重复的，因为您可以用相同的种子创建两个Random对象。这在Math.random()中是不可能的。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|BOLD|entityRanges|data|1163631|entityMap^0|Z|3|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|H|8|@$9|I|A|J|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|-4|5|6|7|K|8|@]|D|@]|E|$]]]|G|$]]

another important point is that Random.nextInt(n) is repeatable since you can create two Random object with the same seed. This is not possible with Math.random().

blocks|key|592960|text|根据https://forums.oracle.com/forums/thread.jspa?messageID=6594485�的说法，Random.nextInt(n)比Math.random()+*+n更有效且更少偏见|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|592961|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://forums.oracle.com/forums/thread.jspa?messageID=6594485%25EF%25BF%25BD^0|1X|H|2F|H|2|1R|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|N|8|@$9|O|A|P|B|C]|$9|Q|A|R|B|C]]|D|@$9|S|A|T|1|U]]|E|$]]|$1|F|3|-4|5|6|7|V|8|@]|D|@]|E|$]]]|G|$H|$5|I|J|K|E|$L|M]]]]

According to <a href="https://forums.oracle.com/forums/thread.jspa?messageID=6594485&amp;#6594485" rel="noreferrer">https://forums.oracle.com/forums/thread.jspa?messageID=6594485&amp;#6594485</a> <code>Random.nextInt(n)</code> is both more efficient and less biased than <code>Math.random() * n</code>

blocks|key|4657872|text|根据这个例子，Random.nextInt(n)的输出比Math.random()+*+n更难预测。根据排序的数组比未排序的数组更快，我认为我们可以说Random.nextInt(n)很难预测。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|4657873|usingRandomClass+:时间：328英里秒。|BOLD|4657874|usingMathsRandom+:时间：187英里秒。|4657875|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%2B%2B)+{
+++++++++array[i]+=+(int)+(Math.random()+*+256);
+++++++}

++++++++for+(int+i+=+0;+i+<+9999;+i%2B%2B)+{
++++++++++++for+(int+j+=+0;+j+<+9999;+j%2B%2B)+{
++++++++++++++++if+(array[j]+>=+128)+{
++++++++++++++++++++sum+%2B=+array[j];
++++++++++++++++}
++++++++++++}
++++++++}
++++}

++++public+static+void+usingRandomClass()+{
++++++++Random+random+=+new+Random();
++++++++for+(int+i+=+0;+i+<+9999;+i%2B%2B)+{
++++++++++++array[i]+=+random.nextInt(256);
++++++++}

++++++++for+(int+i+=+0;+i+<+9999;+i%2B%2B)+{
++++++++++++for+(int+j+=+0;+j+<+9999;+j%2B%2B)+{
++++++++++++++++if+(array[j]+>=+128)+{
++++++++++++++++++++sum+%2B=+array[j];
++++++++++++++++}
++++++++++++}

++++++++}

++++}

++++public+static+void+main(String[]+args)+{
++++++++long+start+=+System.currentTimeMillis();
++++++++usingRandomClass();
++++++++long+end+=+System.currentTimeMillis();
++++++++System.out.println("usingRandomClass+"+%2B+(end+-+start));
++++++++start+=+System.currentTimeMillis();
++++++++usingMathsRandom();
++++++++end+=+System.currentTimeMillis();
++++++++System.out.println("usingMathsRandom+"+%2B+(end+-+start));

++++}

}|code-block|syntax|javascript|4657876|entityMap^0|7|H|0|L|3|0|L|3|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|R|8|@$9|S|A|T|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|U|8|@$9|V|A|W|B|H]]|D|@]|E|$]]|$1|I|3|J|5|6|7|X|8|@$9|Y|A|Z|B|H]]|D|@]|E|$]]|$1|K|3|L|5|M|7|10|8|@]|D|@]|E|$N|O]]|$1|P|3|-4|5|6|7|11|8|@]|D|@]|E|$]]]|Q|$]]

According to this example <code>Random.nextInt(n)</code> has less predictable output then Math.random() * n. According to [sorted array faster than an unsorted array][1] I think we can say Random.nextInt(n) is hard to predict.

usingRandomClass : time:328 milesecond.

usingMathsRandom : time:187 milesecond.

<pre><code>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 &lt; 9999; i++) {
 array[i] = (int) (Math.random() * 256);
 }

 for (int i = 0; i &lt; 9999; i++) {
 for (int j = 0; j &lt; 9999; j++) {
 if (array[j] &gt;= 128) {
 sum += array[j];
 }
 }
 }
 }

 public static void usingRandomClass() {
 Random random = new Random();
 for (int i = 0; i &lt; 9999; i++) {
 array[i] = random.nextInt(256);
 }

 for (int i = 0; i &lt; 9999; i++) {
 for (int j = 0; j &lt; 9999; j++) {
 if (array[j] &gt;= 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));

 }

}
</code></pre>

What is the difference between <code>Math.random() * n</code> and <code>Random.nextInt(n)</code> where <code>n</code> is an integer?

Math.random() versus Random.nextInt(int)

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