Java 7随机类

Question

为什么java中的generator.nextDouble()只返回0到1之间的值？generator.nextInt()方法要求输入一个限值。为什么Double方法不是这样呢？

Answer 1

这个答案有点推测，但我想原因是随机数生成器应该是均匀地返回pseadorandom。均匀地产生双值一点也不简单，因为加倍本身并不是均匀分布的。

忽略符号、双数或浮点数通常都存储在表单m * 2^e中，其中m和e有固定的位宽，m被解释为0 (包括)和1 (独占)之间的数字。这意味着，对于高数字，连续两个双打之间的差异远远大于小数字。因此，简单地用随机比特填充双比特不会产生均匀分布的伪随机数。

相反，解决方案是将指数e固定为0，并且只选择一个随机尾数m，该值在0到1之间产生一个均匀分布的双倍。如果需要在不同的范围内随机加倍，则可以将该数字乘以所需的范围：

double randomDouble = rng.nextDouble() * range;

当射程不太高时，这在实践中就足够好了。

Answer 2

从概念的角度来看，人们可能会争辩说，从数学意义上讲，0.0到1.0之间的间隔是很好的:给定0.0到1.0之间的随机数，在任意范围内计算一个随机数是很简单的。当然，可以在Random类中插入实用程序方法，实现也同样简单：

public double nextDouble(double min, double max) {
    return min + nextDouble() * (max - min);
}

现在人们可能会问，为什么这样的方法一开始就不是基本的实现。也就是说，为什么应该基于现有的nextDouble()方法来实现该方法，以及为什么没有方法“直接”生成所需范围内的值。

Hoopje在他的回答中已经指出了一个重要的问题:原因可能是0.0到1.0之间的范围更适合于表示均匀分布的值。

当查看(或者更确切地说是:仔细阅读)有关IEEE 754浮点数格式的详细信息时，您将看到值的密度随着值的增大而减小。

当您启动一个IEEE计算器并输入0.0、1.0和1.70141*10^38的值时，您将看到它们的表示(这里是float -类似于适用于double的语句)：

0.0          =  0x00000000 = 0
1.0          =  0x3F800000 = 1065353216
1.7...*10^38 =  0x7EFFFFFE = 2130706430

实际上，0.0到1.0之间的浮点数与1.0到17014116317805962800168797686300000.0之间的数字基本相同。实现一个好的、一致的随机数生成器并不容易，考虑到可表示值本身并不是均匀分布的问题，为任意范围创建专用实现是不可能的。

因此，对于0.0到1.0的范围，可以用实心声明值是均匀分布的。对于其他范围，人们将不得不争论什么“统一性”应该实际意味着一个特定的范围.

Answer 3

我想让您了解一下API设计的动机。这有点推测，但选择的设计至少有一个很好的理由，即它很容易正确实现，同时仍然可以提供任意大小的随机数(因为您可以缩放结果)。

另一个原因可能是nextDouble()的结果范围遵循了长期以来关于浮点PRNG的惯例。

我理解您发现整数和浮点API之间的区别令人不安，但这绝不是Java (和其他)整数和FP API之间的唯一区别。这两种数字表示法用途完全不同，很少相交。强迫他们拥有类似的API几乎没有什么好处。