Java Random 含参与不含参构造函数的区别

##Random 通常用来作为随机数生成器,它有两个构造方法:

        Random random = new Random();
        Random random2 = new Random(50);

1.不含参构造方法:

public Random() {
    setSeed(System.nanoTime() + seedBase);
    ++seedBase;
}

2.含参构造方法:

public Random(long seed) {
    setSeed(seed);
}

都调用的 setSeed 方法:

public synchronized void setSeed(long seed) {
    this.seed = (seed ^ multiplier) & ((1L << 48) - 1);
    haveNextNextGaussian = false;
}

###可以看到,不含参构造方法每次都使用当前时间作为种子,而含参构造方法是以一个固定值作为种子

##什么是种子 seed 呢?

seed 是 Random 生成随机数时使用的参数:

Random 中最重要的就是 next(int) 方法,使用 seed 进行计算:

protected synchronized int next(int bits) {
    seed = (seed * multiplier + 0xbL) & ((1L << 48) - 1);
    return (int) (seed >>> (48 - bits));
}

其他 nextXXX 方法都是调用的 next()。

比如 nextInt(int):

public int nextInt(int n) {
    if (n <= 0) {
        throw new IllegalArgumentException("n <= 0: " + n);
    }
    if ((n & -n) == n) {
		//调用 next()
        return (int) ((n * (long) next(31)) >> 31);
    }
    int bits, val;
    do {
        bits = next(31);
        val = bits % n;
    } while (bits - val + (n - 1) < 0);
    return val;
}

再比如 nextBoolean():

//也是调用的 next()
public boolean nextBoolean() {
    return next(1) != 0;
}

##举个栗子:

@Test
public void testRandomParameter(){
    System.out.println("Random 不含参构造方法:");
    for (int i = 0; i < 5; i++) {
        Random random = new Random();
        for (int j = 0; j < 8; j++) {
            System.out.print(" " + random.nextInt(100) + ", ");
        }

        System.out.println("");
    }

    System.out.println("");

    System.out.println("Random 含参构造方法:");
    for (int i = 0; i < 5; i++) {
        Random random = new Random(50);
        for (int j = 0; j < 8; j++) {
            System.out.print(" " + random.nextInt(100) + ", ");
        }
        System.out.println("");
    }
}

分别用含参构造方法和不含参构造方法创建 5 个随机生成器对象,每个随机生成器再生产 8 个随机数,对比下结果:

这里写图片描述

再运行一次:

这里写图片描述

##总结:

通过上述例子可以发现:

随机数是种子经过计算生成的。

  • 不含参的构造函数每次都使用当前时间作为种子,随机性更强
  • 而含参的构造函数其实是伪随机,更有可预见性
posted @ 2018-01-10 15:08  人情世故  阅读(409)  评论(0编辑  收藏  举报
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