Функция генерирует случайное число в заданном диапазоне.


Содержание

Генерация случайного числа в диапазоне на С++

В этой теме 0 ответов, 1 участник, последнее обновление Васильев Владимир Сергеевич 8 мес., 2 нед. назад.

Чтобы получить случайное число в С++ используется функция rand() из модуля . Она генерирует псевдослучайные целые числа в диапазоне от нуля до константы RAND_MAX , значение которой зависит от компилятора (стандартом языка не регламентируется).

Числа псевдослучайные, значит используется некий алгоритм генерации, это может бычть что угодно, например линейный конгруэнтный датчик — стандарт также не фиксирует этот вопрос. Важно, что все такие алгоритмы используют «затравку», то есть некоторое первое число, с которого начинается генерация. Если мы не зададим это число — то будет использоваться скорее всего ноль, а при каждом запуске программы мы будем получать одинаковые случайные числа. Задавать эту константу заранее известным значением удобно, например, для тестирования программы. Однако, если мы хотим чтобы значения были каждый раз новые — нужно использоваться функцию srand(int) , которая задает значение затравки.

В приведенной программе генерируется случайное число, при этом значение затравки задается с помощью функции time , которая возвращает текущее время. Прочитать про нее можно тут: Замерить время работы функции на С++.

Чтобы сгенерировать число в диапазоне от 0 до to , можно использовать деление по модулю:

Генерация в диапазоне от from до to — это тоже самое, что генерация от нуля до to-from , но к результату надо добавить to:

При этом, необходимо, чтобы from был меньше to .

Про функции rand, srand и одинаковые случайные числа

Немного исследуем функцию rand, для этого напишем такой пример:

Сколько бы мы ее не запускали — будем получать одинаковый результат. Но почему? Давайте разбираться вместе. Загляним внутрь одной из возможных реализаций этой функции:

Функция возвращает целые числа (от 0 до 32767). Не вдаваясь в подробности этого кода, полученное случайное число, зависит от стартового числа next , которое, как вы видите, установлено в единицу. Отсюда и следует, что числа всегда получаются одинаковыми. Для того, чтобы избежать этой проблемы, в паре с rand() нужно использовать функцию srand( ). Вот ее внутренности:

Как видите, эта функция изменяет стартовое число next , присваивая ему другую величину, получаемую функцией в качестве аргумента. В принципе, это число можно вводить каждый раз вручную, например, так:

В этом случае, вводя разные значения переменной seed , мы будем получать различные случайные величины на выходе. Чаще всего в качестве передаваемой величины в функцию srand() используют системное время в секундах, а задание затравки вручную исопльзуется только в отладочных целях.

Передадим в функцию srand() текущее системное время:

Как генерировать случайные числа в диапазоне?

Я изучаю массивы и не могу понять, что я делаю неправильно.

Мне нужно вывести массив с 8 случайных чисел от 5 до 25.

Перед тем как проголосовать за мой вопрос: /, я уже пытался найти похожие вопросы по стеку, но большинство из них содержат использование алгоритмов или различные виды методов сортировки. Я не могу использовать эту технику в моем ответе. Это должно быть легче решить.

Где проблема в моем коде, и почему мое случайное число не генерирует новое число, пока я зацикливаюсь по массиву?

Когда я компилирую и запускаю его, он дает мне 8 раз одинаковое число, однако я позволяю своему массиву проходить через каждый отдельный индекс, добавляя в него случайное число? На бумаге это должно работать нормально, верно?

Есть ли кто-нибудь, кто может объяснить, что я сделал неправильно, и почему мой цикл не работает правильно?

Решение


В с ++ 11, с random Услуги, которые вы можете сделать

Другие решения

Генерация случайных чисел в диапазоне в C ++ не так тривиальна, как я знаю. В моем примере вам нужно иметь функции srand () и rand ().

Когда я компилирую и запускаю его, он дает мне 8 раз одинаковое число, однако я позволяю своему массиву проходить через каждый отдельный индекс, добавляя в него случайное число? На бумаге это должно работать нормально, верно?

Переменные похожи на ящики для хранения. Вы можете ввести значения, а затем позже вы можете получить возвращенное значение.

Эта строка вычисляет значение, выполняя выражение rand() % 25 + 5 и помещает это значение в переменную random_number , Например, может быть, он вычисляет значение 20 помещает это значение в переменную. Всякий раз, когда вы извлекаете значение из переменной, вы получите последнее введенное число.

Эта строка принимает переменную random_number и извлекает его значение (скажем, 20 ) и назначает его table[i] , Важным моментом является то, что здесь не имеет значения, как random_number получил свое значение. Вы кладете значение в поле, и вы только получите это значение обратно.

Если вы хотите, чтобы значение переменной изменилось, вы должны изменить его:

Если вам нужен объект, который выполняет код при оценке, тогда вам нужна функция:

После определения этой функции вы можете использовать random_number() переоценить выражение:

Обратите внимание на разницу здесь: random_number() это вызов функции, который повторяет rand() % 25 + 5 выражение, а не переменная. Переменные — это просто хранилище для любых данных, которые вы в последний раз вводили. Функции запускают код при их вызове.

Предположим, вы хотите сгенерировать случайные числа в диапазоне [начало, конец]:

дает случайное целое число в [0, конец).

Итак, сначала вы генерируете случайное число в [0, (end-start)], а затем добавляете «start» в этот диапазон, чтобы получить желаемый диапазон, как показано ниже.

[0 + начало, конец-начало + начало] = [начало, конец]

Случайные числа в стандартном си

Псевдослучайные числа

Г енерация псевдослучайных чисел – это сложная математическая задача. Данная статья не ставит перед собой задачи охватить эту тему. Далее понятие «случайное число» будет означать псевдослучайное, если это не оговорено особо.

С примерами использования случайных чисел вы сталкиваетесь повсюду. Псевдослучайные числа используются в дизайне и графике, для генерации уровней в компьютерных играх и симулирования ИИ. Наборы случайных чисел используются в математических алгоритмах (см. Методы Монте-Карло).

Очевидно, что задача генерации случайных чисел на классическом процессоре не может быть решена, так как работа компьютера детерминирована по определению. Тем не менее, можно сгенерировать очень длинные наборы чисел такие, что их распределение будет иметь те же свойства, что и наборы истинно случайных чисел.

Важно, что для решения той или иной задачи необходимо правильно выбирать генератор, или как минимум знать его свойства. Например, при моделировании физического процесса можно получить совершенно разные и часто неверные результаты, в зависимости от выбора генератора случайных чисел.

Посмотрим стандартный генератор.


Для начала необходимо инициализировать генератор случайных чисел (ГСЧ, или RNG — random number generator), задать зерно – seed, на основе которого в дальнейшем будет происходить генерация. Важно, что для одного и того же начального значения генератор будет возвращать одни и те же числа.

Присваиваем переменной r случайное значение

Значение будет лежать в диапазоне от 0 до RAND_MAX.

Для того, чтобы при следующем запуске получить новый набор чисел, нужно инициализировать генератор каждый раз разными значениями. Например, можно использовать системной время:

Функция getpid библиотеки process.h возвращает идентификатор процесса (можно также использовать getpid, не POSIX версию функции).

Илон Маск рекомендует:  Оптимизация для pentium процессора список инструкций с плавающей точкой

Центральная Предельная Теорема

Очень важно сразу напомнить или познакомить с центральной предельной теоремой. Неформальное определение – распределение суммы слабо зависимых случайных величин стремится к нормальному. Пальцеобразное объяснение: если сложить несколько случайных величин, независимо от их распределения, то распределение суммы будет нормальным. Часто можно увидеть такой код

Таким образом автор пытается сделать случайное число «более» случайным, но получает менее случайное число.

Генерация случайных чисел на заданном отрезке

Во-первых, получим случайное число от нуля до единицы:

Для получения числа в отрезке от нуля до N умножим N на случайное число от нуля до единицы. Для получения случайного числа от M До N, сдвинем полученное число на M.

Для получения целого числа, будем брать остаток от деления на длину интервала. Но остаток от деления будет возвращать число на единицу меньше, чем наш интервал, поэтому увеличим его на единицу:

Пример использования случайных чисел для вычисления интеграла. Пусть у нас есть некоторая гладкая функция от одной переменной. Ограничим её квадратом от a до b, и от 0 до некоторой точки, которая заведомо больше нашей функции.

Будем случайным образом кидать точки на нашем квадрате. Если они лежат выше функции (на рисунке изображены зелёными крестиками), то отнесём их к первой группе A, если ниже функции (на рисунке красные), то отнесём их ко второй группе B. Положение точек случайное и распределено равномерно (т.к. стандартный генератор даёт равномерное распределение. Этот простой пример, кстати, уже показывает, насколько важно знать свойства ГСЧ). Тогда отношение красных точек к общему числу точек будет равно отношению площади под графиком к общей площади. А общая площадь – это квадрат (b-a) на q.

Отношение зелёного к красному будет равно отношению площади над графиком к площади под графиком.» src=»https://learnc.info/images/c_random_integral.png» alt=»Всё, что случайно попадает выше нашей функции — зелёное, всё что ниже — красное.
Отношение зелёного к красному будет равно отношению площади над графиком к площади под графиком.»/> Всё, что случайно попадает выше нашей функции — зелёное, всё что ниже — красное.
Отношение зелёного к красному будет равно отношению площади над графиком к площади под графиком.

Применим наши выкладки – найдём интеграл функции x^2 на отрезке от 0 до двух двумя способами.

Поиграйте со значением ROUNDS, измените его и посмотрите, как меняется точность вычислений.

Генерация истинно случайных чисел

Для генерации настоящих случайных чисел используют генераторы, основанные на каких-то случайных физических процессах. Например, на тепловых шумах, на подсчёте числа делений радиоактивного вещества, на атмосферных шумах и т.п. Недостаток таких генераторов – низкая скорость работы (количество сгенерированных чисел в секунду) ; конечно, такие генераторы обычно являются отдельным устройством.

Псевдослучайные числа

Функции rand() и srand()

В языках программирования обычно предусмотрены функции, позволяющие генерировать случайные числа в определенном по умолчанию диапазоне. На самом деле генерируются не случайные, а так называемые псевдослучайные числа; они выглядят случайно, но вычисляются по вполне конкретной формуле. Но для простоты далее мы все равно будем называть их случайными.


В языке программирования C получить случайное число можно с помощью функции rand() , которая входит в стандартную библиотеку языка. Эта функция не принимает никакие параметры.

Задание
Напишите программу, в которой целочисленной переменной присваивается результат выполнения функции rand() . Выведите значение переменной на экран.

Функция rand() возвращает целое число от 0 до значения присвоенного константе RAND_MAX. Значение RAND_MAX зависит от системы и определено в заголовочном файле stdlib.h. Так, например, оно может быть равно 32767 (двухбайтовое целое) или 2147483647 (четырехбайтовое целое).

Задание
Определите значение RAND_MAX в вашей системе. Для этого не забудьте подключить к файлу исходного кода заголовочный файл stdlib.h.

Код ниже выводит на экран 50 случайных чисел:

В теле цикла осуществляется переход на новую строку после каждых выведенных на экран пяти чисел. Для этого используется выражение, в котором находится остаток от деления i на 5, результат сравнивается с 0. Чтобы после первого числа не происходил переход на новую строку, iсначала присваивается единица, а не ноль (т.к. 0 делится на 5 без остатка).

Задание
Спишите код, приведенный выше. Выполните программу несколько раз, при этом обратите внимание, разные ли результаты вы получаете от выполнения к выполнению.

Вы должны были заметить, что при каждом запуске программы числа остаются одинаковыми. Даже если вы перекомпилируете программу, результат не изменится. Данный эффект связан с тем, что начальное (инициализирующее) число, которое подставляется в формулу вычисления первого и последующих псевдослучайных чисел, для каждой системы всегда одно и то же. Однако это начальное число можно изменить с помощью функции srand() , которой в качестве параметра передается любое целое число. Понятно, что если вы зададите конкретный аргумент для функции, например, srand(1000) , то от вызова к вызову программы числа будут также одни и те же. Хотя и не те, что были бы без srand() . Поэтому появляется проблема, как сделать так, чтобы аргумент для srand() был тоже случайным? Получается замкнутый круг.

Задание
Переделайте программу, выводящую на экран 50 случайных чисел так, чтобы сначала у пользователя запрашивалось любое целое число с помощью scanf() , которое передавалось бы в функцию srand() .

Пользователь программы сам может задавать инициализирующее значение. Но чаще всего это не является полноценным выходом из ситуации. Поэтому инициализирующее значение привязывают к какому-либо процессу, протекающему в операционной системе, например, к часам. Время (учитывая не только время суток, но и дату) никогда не бывает одинаковым. Значит значение для srand() , преобразованное в целое из системного времени, будет различным.

Текущее время можно узнать с помощью функции time() , прототип которой описан в файле time.h. Передав time() в качестве параметра NULL, мы получим целое число, которое можно передать в srand() :
srand(time(NULL));

Задание
Переделайте вашу программу так, чтобы инициализирующее значение зависело от системного времени.

Получение целых случайных чисел в заданных диапазонах

Функция rand() выдает случайное число от 0 до значения RAND_MAX. Что делать, если требуется получать случайные числа в иных диапазонах, например, от 100 до 999?

Сначала рассмотрим более простую ситуацию: получить случайные числа от 0 до 5. Если любое целое число попытаться разделить на 5 нацело, то можно получить как 0 (когда число делится на 5 без остатка), так и 1, 2, 3, 4. Например, rand() вернула число 283. Применяя к этому числу операцию нахождения остатка от деления на 5, получим 3. Т.е. выражение rand() % 5 дает любое число в диапазоне [0, 5).

Однако, что если надо, чтобы число 5 так же входило в диапазон, т.е. диапазон имеет вид [0, 5]? Логично предположить, что следует найти остаток от деления на 6. При этом более грамотным будет следующее рассуждение: надо находить остаток от деления на размер диапазона. В данном случае он равен шести значениям: 0, 1, 2, 3, 4, 5. Чтобы найти размер диапазона надо из допустимого максимума вычесть допустимый минимум и прибавить единицу: max — min + 1. Будьте внимательны: если, например, требуется, чтобы указанный в задаче максимум не входил в диапазон, то единицу прибавлять не надо или надо вычитать единицу из максимума.

Задание
Напишите программу, выдающую 50 случайных чисел от 0 до 99 включительно.

Итак, мы знаем формулу получения длины диапазона: max — min + 1. Если требуется получить число от 6 до 10 включительно, то длина диапазона будет равна 10 — 6 + 1 = 5. Выражение rand()% 5 даст любое число от 0 до 4 включительно. Но нам надо от 6 до 10. В таком случае достаточно к полученному случайному остатку прибавить 6, т.е. минимум. Другими словами, надо выполнить сдвиг. Действительно для приведенного примера:

  • если остаток был равен 0, то добавляя 6, получаем 6;
  • остаток 1, добавляем 6, получаем 7;
  • остаток 4, прибавляем 6, получаем 10;
  • остатка больше 4 не может быть.

В таком случае формула для получения случайного числа в диапазоне [a, b] выглядит так:

где длина_диапазона вычисляется как b — a + 1, сдвиг является значением a.


В эту формулу также вписываются случаи, когда необходимо получить случайное число от 0 до N, т.е. они являются ее частными случаями.

Илон Маск рекомендует:  Что такое код createfont

Задание
Выведите на экран ряд случайных чисел, принадлежащих диапазону от 100 до 299 включительно.

С таким же успехом можно получать случайные отрицательные числа. Действительно, если диапазон задан как [-35, -1], то его длина будет равна -1 — (-35) + 1 = 35, что соответствует действительности; выражение получения случайного числа будет выглядеть так:

Так, если остаток от деления составил 0, то мы получим -35, а если 34, то -1. Остальные остатки дадут значения в промежутке от -35 до -1.

Задание
Выведите на экран ряд случайных чисел, принадлежащих диапазону от -128 до 127 включительно.

Получение вещественных случайных чисел

Ситуация с вещественными числами выглядит несколько по-иному. Во-первых, мы не можем получить остаток от деления, если делимое или делитель дробное число. Во вторых при вычислении длины диапазона нельзя прибавлять единицу.

Поясним вторую причину. Допустим диапазон задан как [2.50, 5.30]. Он состоит не из определенного количества чисел (как в случае целых), а из неопределенного (можно сказать, бесконечного) числа значений, т.к. вещественные числа можно представлять с различной степенью точности. Позже выполняя округление все равно будет шанс получить максимальную границу диапазона, поэтому для вычисления длины диапазона достаточно из максимума вычесть минимум.

Если разделить случайное число, преобразованное к вещественному типу, которое выдала функция rand() , на значение константы RAND_MAX, то получится вещественное случайное число от 0 до 1. Теперь, если это число умножить на длину диапазона, то получится число, лежащее в диапазоне от 0 до значения длины диапазона. Далее если прибавить к нему смещение к минимальной границе, то число благополучно впишется в требуемый диапазон. Таким образом формула для получения случайного вещественного числа выглядит так:

(float) rand() / RAND_MAX * (max — min) + min

Задание
Заполните массив случайными числами в диапазоне от 0.51 до 1.00. Выведите значение элементов массива на экран.

Равновероятные случайные числа

Функция rand() генерирует любое случайное число от 0 до RAND_MAX с равной долей вероятности. Другими словами, у числа 100 есть такой же шанс выпасть, как и у числа 25876.

Чтобы доказать это, достаточно написать программу, подсчитывающую количество выпадений каждого из значений. Если выборка (количество «испытуемых») будет достаточно большой, а диапазон (разброс значений) маленьким, то мы должны увидеть, что процент выпадений того или иного значения приблизительно такой же как у других.

В приведенной программе массив из пяти элементов сначала заполняется нулями. Случайные числа генерируются от 0 до 4 включительно. Если выпадает число 0, то увеличивается значение первого элемента массива, если число 1, то второго, и т.д. В конце на экран выводится процент выпадения каждого из чисел.

Задание
Спишите данную программу. Посмотрите на результат ее выполнения при различных значениях N: 10, 50, 500, 5000, 50000. Объясните увиденное.

Генерация случайных чисел в диапазоне [a,b]

Подскажите алгоритм, который выводит случайные числа в диапазоне [a,b]

4 ответа 4

Так как функция rand устарела начиная с С++11 (у нее плохие характеристики), то сейчас лучше использовать классы из :

Так же в библиотеке boost присутствует свой random

Всё ещё ищете ответ? Посмотрите другие вопросы с метками алгоритм c++ или задайте свой вопрос.


Похожие

Подписаться на ленту

Для подписки на ленту скопируйте и вставьте эту ссылку в вашу программу для чтения RSS.

дизайн сайта / логотип © 2020 Stack Exchange Inc; пользовательское содержимое попадает под действие лицензии cc by-sa 4.0 с указанием ссылки на источник. rev 2020.11.11.35402

Функция генерирует случайное число в заданном диапазоне.

Доброго времени суток! Эта статья носит практический характер и в ней я расскажу о том, как использовать генератор случайных чисел в C# и для чего это Вам может пригодиться. Хотя, если на чистоту, то речь пойдет о генераторе псевдослучайных чисел…

Где нам могут понадобиться случайные числа, да на самом деле можно привести в пример много случаев, например, криптография, или механизмы разрешения различных коллизий. Поверьте, рано или поздно Вам с такой необходимостью придется столкнуться, если уже не пришлось, раз читаете эту статью. К счастью, в C# генератор случайных чисел разработан до нас, и единственное что нам нужно будет, большинстве случаев, это просто правильно им пользоваться. И так, для генерации случайных чисел в программах, написанных на C#, предназначен класс «Random».

Как видите — ничего сложного! Сначала создаем объект типа «Random», потом вызываем его метод «Next», в результате чего и получаем случайное число. Если мы вызовем метод «Next» несколько раз, то получим разные числа. Такой код, даст нам четыре разных, случайных числа:

А теперь, давайте слегка усложним задачу, представим, что нам нужно получить случайное число в определенном диапазоне. Но и эта задача выполняется довольно просто:

Как видите, и это выполняется несложно! Для этого мы всего лишь вызвали метод «Next» с двумя параметрами, первый из которых обозначает нижнюю границу диапазона, а второй — верхнюю.

Кстати, ограничить можно только верхнюю границу диапазона, для этого нужно вызвать метод «Next» с одним параметром, который и будет обозначать верхнюю границу.

Но это ещё не всё, есть еще один важный нюанс, на самом деле генератор случайных чисел является генератором псевдослучайных чисел, т.е. числа, которые он возвращает, не являются чисто случайными, они «вырабатываются» по определенным и четким законам, а «случайность» зависит от инициализации объекта, который генерирует числа (объекта класса «Random»). В примерах, приведенных выше, мы использовали конструктор по умолчанию, и в таком случае (судя по всему), «начальное значение» задается системой, и на основании системного времени. Но мы может задавать это самое «начальное значение» и сами:

Только обратите внимание, начальное значение используется для генерации чисел, а не для возвращения первого числа, т.е. первое сгенерированное число не будет тем, что указано при создании объекта.

Так вот если два (или более) разных объекта класса «Random» будут одинаково проинициализированы, то и возвращать они будут одни и те же числа, например, следующий код, выведет в консоль три одинаковых числа:

Как видите, не смотря на то, что в при каждом вызове метода «GetRandom» создается новый объект для генерации случайных чисел, инициализируются эти объекты одним и тем же значением. Так что, будьте внимательны!

Добавить комментарий Отменить ответ

Для отправки комментария вам необходимо авторизоваться.

Python 3: Генерация случайных чисел (модуль random)¶

«Генерация случайных чисел слишком важна, чтобы оставлять её на волю случая»

Python порождает случайные числа на основе формулы, так что они не на самом деле случайные, а, как говорят, псевдослучайные [1]. Этот способ удобен для большинства приложений (кроме онлайновых казино) [2].

[1] Википедия: Генератор псевдослучайных чисел
[2] Доусон М. Программируем на Python. — СПб.: Питер, 2014. — 416 с.: ил. — 3-е изд

Модуль random позволяет генерировать случайные числа. Прежде чем использовать модуль, необходимо подключить его с помощью инструкции:


random.random¶

random.random() — возвращает псевдослучайное число от 0.0 до 1.0

random.seed¶

random.seed( ) — настраивает генератор случайных чисел на новую последовательность. По умолчанию используется системное время. Если значение параметра будет одиноким, то генерируется одинокое число:

random.uniform¶

random.uniform( , ) — возвращает псевдослучайное вещественное число в диапазоне от до :

random.randint¶

random.randint( , ) — возвращает псевдослучайное целое число в диапазоне от до :

random.choince¶

random.choince( ) — возвращает случайный элемент из любой последовательности (строки, списка, кортежа):

random.randrange¶

random.randrange( , , ) — возвращает случайно выбранное число из последовательности.

random.shuffle¶

random.shuffle( ) — перемешивает последовательность (изменяется сама последовательность). Поэтому функция не работает для неизменяемых объектов.

Вероятностные распределения¶

random.triangular(low, high, mode) — случайное число с плавающей точкой, low ≤ N ≤ high . Mode — распределение.

random.betavariate(alpha, beta) — бета-распределение. alpha>0 , beta>0 . Возвращает от 0 до 1.

random.expovariate(lambd) — экспоненциальное распределение. lambd равен 1/среднее желаемое. Lambd должен быть отличным от нуля. Возвращаемые значения от 0 до плюс бесконечности, если lambd положительно, и от минус бесконечности до 0, если lambd отрицательный.

random.gammavariate(alpha, beta) — гамма-распределение. Условия на параметры alpha>0 и beta>0 .

Илон Маск рекомендует:  Что такое код asp readlogrecord

random.gauss(значение, стандартное отклонение) — распределение Гаусса.

random.lognormvariate(mu, sigma) — логарифм нормального распределения. Если взять натуральный логарифм этого распределения, то вы получите нормальное распределение со средним mu и стандартным отклонением sigma . mu может иметь любое значение, и sigma должна быть больше нуля.

random.normalvariate(mu, sigma) — нормальное распределение. mu — среднее значение, sigma — стандартное отклонение.


random.vonmisesvariate(mu, kappa) — mu — средний угол, выраженный в радианах от 0 до 2π, и kappa — параметр концентрации, который должен быть больше или равен нулю. Если каппа равна нулю, это распределение сводится к случайному углу в диапазоне от 0 до 2π.

random.paretovariate(alpha) — распределение Парето.

random.weibullvariate(alpha, beta) — распределение Вейбулла.

Примеры¶

Генерация произвольного пароля¶

Хороший пароль должен быть произвольным и состоять минимум из 6 символов, в нём должны быть цифры, строчные и прописные буквы. Приготовить такой пароль можно по следующему рецепту:

Этот же скрипт можно записать всего в две строки:

Данная команда является краткой записью цикла for, вместо неё можно было написать так:

Данный цикл повторяется 12 раз и на каждом круге добавляет к строке psw произвольно выбранный элемент из списка.

Генерация случайных чисел в Java

  • написана командой Vertex Academy. Надеемся, что она Вам будет полезна. Приятного прочтения!
  • это одна из статей из нашего «Самоучителя по Java»

Генерация случайных чисел в Java — важная и нужная тема. Действительно, она Вам понадобится неисчислимое количество раз.

  • при заполнении массива случайными числами
  • при перетасовке колоды карт
  • при выборе случайного элемента из последовательности
  • и т.д.

rand() – генератор случайных чисел в C++

Не всегда надо заполнять числовые одномерные и двумерные массивы порядковыми номерами или конкретными значениями. Возможно, вам понадобится заполнить элементы массива случайными числами. В С++ для этого есть специальные фyнкции rand() и srand() .

Они находятся в библиoтечном файле cstdlib , поэтому чтобы их применять в программе, необходимо подключить этот библиотечный файл: #include или #include (для старых компиляторов).

Если воспользоваться только функцией rand() – будем получать одинаковые “случайные числа” от запyска к запуску. Наберите следующий код и откомпилируйте программу несколько раз. Обратите внимание, что “случайные числа” всегда будут одинаковы.

Случайное число генерируется в строке 11 и записывается в i -й элемент массива randomDigits . В следующей строке просим его показать. Запуская программу будем видеть каждый раз oдни и тe же числa:

Получается, что числа генерируются не совсем случайные. Чтобы добиться “настоящей” случайности чисел при повторных запуска x программы, необходимо применить функцию srand() до функции rand() . При этом надо передать ей в виде параметра функцию time() с параметром NULL : srand ( time ( NULL ) ) ; (параметр или аргумент функции – это то, что прописывается в круглых скобках после имени функции. Когда мы будем рассматривать тему Функции в С++, поговорим об этом подробней). Таким образом srand() получает в виде параметра текущее системное время, которое при каждом запускe программы будет разным. Это позволит функции rand() каждый раз генерировать именно случайные числа. Для использования time() необходимо подключить библиотечный файл ctime ( time.h для более старых компиляторов): #include .

Пробуйте запускать. Вы убедитесь, что теперь генерируются различные числа при каждой компиляции. У меня получился такой результат:


Все выглядит неплохо. Только есть один момент: диапазон случайных чисел, которые генерируются таким образом – от дo 32767 . Возможно вам понадобится заполнить массив числами от 200 дo 300, от 0.1 дo 1, от -20 дo 20. Такую генерацию случайных чисел возможно и несложно реализовать. В примере рассмотрим несколько случаев:

В первом цикле for происходит генерация случайных чисел определённых диапазонов и их запись в соответствующие массивы. В каждом шаге цикла будут генерироваться новыe случайные числа. Возможно кому-то сложно разобраться как это происходит. Рассмотрим детально:

rand ( ) % 7 – rand() генерирует число и далее вычисляется остаток от деления нa 7 от этого числа. Понятно, что это могут быть числа только oт 0 до 6. Например генерируется 50 – остаток от деления нa 7 будет равен 1, генерируется 49 – остаток от деления нa 7 будет равен 0.

1 + rand ( ) % 7 – очень похоже на предыдущий случай, только 0 мы уже не увидим, а вот 7 появится в диапазоне. Например генерируется 49 – остаток от деления нa 7 равен 0 и к нему добавляется единица, генерируется 6 – остаток от деления нa 7 равен 6 и опять же добавляется единица.

200 + rand ( ) % 101 – даст нам число от 200 до 300. Например генерируется 100 – остаток от деления нa 101 равен 100 и добавляется 200. Получаем число 300. Генерируется 202: 200 + (202 % 101)= 200 + 0 = 200.

rand ( ) % 41 — 20 – oт – 20 дo 20. Например генерируется 1: (1 % 40) – 20 = 1 – 20 = -19; генерируется 30: 30 – 20 = 10.

0.01 * ( rand ( ) % 101 ) – oт 0.01 дo 1. Например генерируется 55: 0.01* 55 = 0.55.

Чтобы попрактиковаться, попробуйте решить задачу: компьютер “загадывает” число oт 1 дo 7, a пользователь должен его отгадать. Если не получится – смотрите наш вариант решения:

Функция генерирует случайное число в заданном диапазоне.

Существует несколько способов генерации случайного (псевдослучайного) числа:

  1. Использование метода random() из класса математических функций Math , находящемся в пакете java.lang.
  1. Использование метода random() из класса Random , находящемся в пакете java.util.Random.
  1. Использование генератора случайных чисел класса SecureRandom , предназначенного для целей криптографии и, находящегося в пакете java.security. SecureRandom (здесь не рассматривается).

Рассмотрим методы генерации случайных чисел.

Класс Math. Метод random()

Метод random() класса Math возвращает псевдослучайное число типа double в диапазоне 0 ≤ Math.random()

Пример 1. Несколько случайных чисел


Случайное число № 1: 0.9161994380531232
Случайное число № 2: 0.24340742865928744
Случайное число № 3: 0.9783627451986034

Пример 2. Случайное число x в диапазоне a ≤ x ≤ b

Для генерации целого случайного числа x в заданном диапазоне a ≤ x ≤ b, обычно используется следующая зависимость:

x = a + (int)(Math.random()*((b — a) + 1)).

Получим случайное число x в диапазоне: 10 ≤ x ≤ 20 (a=10, b=20).

Результат.
Случайное число x: 19

Класс Random. Метод random()

Это наиболее часто используемый класс для генерации псевдослучайный чисел с равномерной функцией распределения. Имеется метод nextGaussian() , который моделирует функцию нормального распределения.

Основными методами этого класса являются:

  • int nextInt( ) — возвращает следующее случайное значение ix типа int в диапазоне -2147483648 ≤ ix
  • int nextInt(int n) — возвращает следующее случайное значение ix типа int в диапазоне 0 ≤ ix
  • float nextFloat() — возвращает следующее случайное значение fx типа float в диапазоне 0.0 ≤ fx
  • double nextDouble() — возвращает следующее случайное значение dx типа double в диапазоне 0.0 ≤ dx
  • boolean nextBoolean() — возвращает следующее случайное значение типа boolean
Для получения случайных чисел необходимо:
  1. Подключить библиотеку случайных чисел. Пишем до определения класса.
    import java.util.Random;
  2. В классе создать объект rand случайных чисел
    Random rand = new Random();
  3. Далее использовать необходимые методы объекта rand.

Пример 1. Несколько случайных чисел разных типов.

Случайное число ix: 1438841988 Случайное число dx: 0.6120986135409442 Случайное число fx: 0.103119016 Случайное число bx: true

Пример 2. Случайное число x в диапазоне a ≤ x ≤ b.

Для генерации целого случайного числа x в заданном диапазоне a ≤ x ≤ b, обычно используется следующая зависимость:

тип int int x = a + rand.nextInt(b — a + 1).

тип double double y = a + rand.nextInt(b — a).

Случайное число x: 12 Случайное число dx: 17.505847041626733

Для типа double будет выведено случайное число в виде:

что неудобно. Для приемлемого представления используется форматный вывод, позволяющий выводить числа с заданной точностью.

Форматный вывод

Пакет java.io содержит класс PrintStream , который содержит методы printf и forma t, позволяющие выводить числа с заданной точностью. Рассмотрим метод format(). Синтаксис метода

System.out.format(String format, Object. args),

format — это строка — шаблон, согласно которому будет происходить форматирование, args — это список переменных, для вывода по заданному шаблону.

Строка — шаблон содержит обычный текст и специальные форматирующие символы. Эти символы начинаются со знака процента (%) и заканчиваются конвертором — символом, который определяет тип переменной для форматирования. Вот некоторые конверторы:

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Кодинг, CSS и SQL