闲聊Java里的随机数
现实世界里有随机事件,数字世界里有随机数。随机似乎是一个魔法,充满了谜团。读多了科幻小说,就会妄想世间的一切都是可被计算的,所谓的随机,只是因为一个事件涉及的因素庞杂,以人类目前的认知和分析能力,无法穷究一切因素,所以就称她的发生是随机的。
扯远了。。。
我们主要是想了解下随机数,一般我们谈到的随机数是指具有随机性的数,即这些随机数组成的序列不具有统计学偏差
。
第一次使用随机数是大学的一次课程练习,要求写一个掷筛子的小程序,记得当时用的是Math.random()
方法,觉得神奇无比。
// Math 类
public static double random() {
return RandomNumberGeneratorHolder.randomNumberGenerator.nextDouble();
}
private static final class RandomNumberGeneratorHolder {
static final Random randomNumberGenerator = new Random();
}
// Random 类
public double nextDouble() {
return (((long)(next(26)) << 27) + next(27)) * DOUBLE_UNIT;
}
可以看到Math.random()
做了个包装,最终还是生成一个 Random 对象,再调用 Random 对象的方法。看来在Java里,生成随机数都是用的java.util.Random
类。
以 Random 类中的nextInt()
方法为例,她是如何生成随机数的呢?源码是这样的
private final AtomicLong seed;
private static final long multiplier = 0x5DEECE66DL;
private static final long addend = 0xBL;
private static final long mask = (1L << 48) - 1;
public int nextInt() {
return next(32);
}
protected int next(int bits) {
long oldseed, nextseed;
AtomicLong seed = this.seed;
do {
oldseed = seed.get();
nextseed = (oldseed * multiplier + addend) & mask;
} while (!seed.compareAndSet(oldseed, nextseed));
return (int)(nextseed >>> (48 - bits));
}
public Random() {
this(seedUniquifier() ^ System.nanoTime());
}
private static long seedUniquifier() {
// L'Ecuyer, "Tables of Linear Congruential Generators of
// Different Sizes and Good Lattice Structure", 1999
for (;;) {
long current = seedUniquifier.get();
long next = current * 181783497276652981L;
if (seedUniquifier.compareAndSet(current, next))
return next;
}
}
private static final AtomicLong seedUniquifier = new AtomicLong(8682522807148012L);
public Random(long seed) {
if (getClass() == Random.class)
this.seed = new AtomicLong(initialScramble(seed));
else {
// subclass might have overriden setSeed
this.seed = new AtomicLong();
setSeed(seed);
}
}
private static long initialScramble(long seed) {
return (seed ^ multiplier) & mask;
}
生成随机数的参数是程序里预设的,并且结合系统当前时间,然后运用数学计算倒腾过去倒腾过来,把人搞晕之后得到一个数。
到此,我们看到程序里生成的随机数,是采用线性同余法生成的
// 我是线性同余法
R0 = (A * seed + C) mod M
R1 = (A * R0 + C) mod M
…
而线性同余法生成的数,并不是真正意义上的随机数,她具有一个周期,可被预测。现实世界里有很多随机事件,而在程序的世界里,其实都是假的随机事件,称之为伪随机。这里就叫伪随机数。
看来当年还真是 too young,too simple。
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