资讯

精准传达 • 有效沟通

从品牌网站建设到网络营销策划,从策略到执行的一站式服务

使用Java怎么实现一个高效随机数算法

本篇文章给大家分享的是有关使用Java怎么实现一个高效随机数算法,小编觉得挺实用的,因此分享给大家学习,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获,话不多说,跟着小编一起来看看吧。

成都创新互联2013年至今,先为振安等服务建站,振安等地企业,进行企业商务咨询服务。为振安企业网站制作PC+手机+微官网三网同步一站式服务解决您的所有建站问题。

MT19937算法实现

import java.util.Random;

/**
 * MT19937的Java实现
 */
public class MTRandom extends Random {
  
  // Constants used in the original C implementation
  private final static int UPPER_MASK = 0x80000000;
  private final static int LOWER_MASK = 0x7fffffff;

  private final static int N = 624;
  private final static int M = 397;
  private final static int MAGIC[] = { 0x0, 0x9908b0df };
  private final static int MAGIC_FACTOR1 = 1812433253;
  private final static int MAGIC_FACTOR2 = 1664525;
  private final static int MAGIC_FACTOR3 = 1566083941;
  private final static int MAGIC_MASK1  = 0x9d2c5680;
  private final static int MAGIC_MASK2  = 0xefc60000;
  private final static int MAGIC_SEED  = 19650218;
  private final static long DEFAULT_SEED = 5489L;

  // Internal state
  private transient int[] mt;
  private transient int mti;
  private transient boolean compat = false;

  // Temporary buffer used during setSeed(long)
  private transient int[] ibuf;

  /**
   * The default constructor for an instance of MTRandom. This invokes
   * the no-argument constructor for java.util.Random which will result
   * in the class being initialised with a seed value obtained by calling
   * System.currentTimeMillis().
   */
  public MTRandom() { }

  /**
   * This version of the constructor can be used to implement identical
   * behaviour to the original C code version of this algorithm including
   * exactly replicating the case where the seed value had not been set
   * prior to calling genrand_int32.
   * 

   * If the compatibility flag is set to true, then the algorithm will be    * seeded with the same default value as was used in the original C    * code. Furthermore the setSeed() method, which must take a 64 bit    * long value, will be limited to using only the lower 32 bits of the    * seed to facilitate seamless migration of existing C code into Java    * where identical behaviour is required.    * 

   * Whilst useful for ensuring backwards compatibility, it is advised    * that this feature not be used unless specifically required, due to    * the reduction in strength of the seed value.    *    * @param compatible Compatibility flag for replicating original    * behaviour.    */   public MTRandom(boolean compatible) {     super(0L);     compat = compatible;     setSeed(compat?DEFAULT_SEED:System.currentTimeMillis());   }   /**    * This version of the constructor simply initialises the class with    * the given 64 bit seed value. For a better random number sequence    * this seed value should contain as much entropy as possible.    *    * @param seed The seed value with which to initialise this class.    */   public MTRandom(long seed) {     super(seed);   }   /**    * This version of the constructor initialises the class with the    * given byte array. All the data will be used to initialise this    * instance.    *    * @param buf The non-empty byte array of seed information.    * @throws NullPointerException if the buffer is null.    * @throws IllegalArgumentException if the buffer has zero length.    */   public MTRandom(byte[] buf) {     super(0L);     setSeed(buf);   }   /**    * This version of the constructor initialises the class with the    * given integer array. All the data will be used to initialise    * this instance.    *    * @param buf The non-empty integer array of seed information.    * @throws NullPointerException if the buffer is null.    * @throws IllegalArgumentException if the buffer has zero length.    */   public MTRandom(int[] buf) {     super(0L);     setSeed(buf);   }   // Initializes mt[N] with a simple integer seed. This method is   // required as part of the Mersenne Twister algorithm but need   // not be made public.   private final void setSeed(int seed) {     // Annoying runtime check for initialisation of internal data     // caused by java.util.Random invoking setSeed() during init.     // This is unavoidable because no fields in our instance will     // have been initialised at this point, not even if the code     // were placed at the declaration of the member variable.     if (mt == null) mt = new int[N];     // ---- Begin Mersenne Twister Algorithm ----     mt[0] = seed;     for (mti = 1; mti < N; mti++) {       mt[mti] = (MAGIC_FACTOR1 * (mt[mti-1] ^ (mt[mti-1] >>> 30)) + mti);     }     // ---- End Mersenne Twister Algorithm ----   }   /**    * This method resets the state of this instance using the 64    * bits of seed data provided. Note that if the same seed data    * is passed to two different instances of MTRandom (both of    * which share the same compatibility state) then the sequence    * of numbers generated by both instances will be identical.    * 

   * If this instance was initialised in 'compatibility' mode then    * this method will only use the lower 32 bits of any seed value    * passed in and will match the behaviour of the original C code    * exactly with respect to state initialisation.    *    * @param seed The 64 bit value used to initialise the random    * number generator state.    */   public final synchronized void setSeed(long seed) {     if (compat) {       setSeed((int)seed);     } else {       // Annoying runtime check for initialisation of internal data       // caused by java.util.Random invoking setSeed() during init.       // This is unavoidable because no fields in our instance will       // have been initialised at this point, not even if the code       // were placed at the declaration of the member variable.       if (ibuf == null) ibuf = new int[2];       ibuf[0] = (int)seed;       ibuf[1] = (int)(seed >>> 32);       setSeed(ibuf);     }   }   /**    * This method resets the state of this instance using the byte    * array of seed data provided. Note that calling this method    * is equivalent to calling "setSeed(pack(buf))" and in particular    * will result in a new integer array being generated during the    * call. If you wish to retain this seed data to allow the pseudo    * random sequence to be restarted then it would be more efficient    * to use the "pack()" method to convert it into an integer array    * first and then use that to re-seed the instance. The behaviour    * of the class will be the same in both cases but it will be more    * efficient.    *    * @param buf The non-empty byte array of seed information.    * @throws NullPointerException if the buffer is null.    * @throws IllegalArgumentException if the buffer has zero length.    */   public final void setSeed(byte[] buf) {     setSeed(pack(buf));   }   /**    * This method resets the state of this instance using the integer    * array of seed data provided. This is the canonical way of    * resetting the pseudo random number sequence.    *    * @param buf The non-empty integer array of seed information.    * @throws NullPointerException if the buffer is null.    * @throws IllegalArgumentException if the buffer has zero length.    */   public final synchronized void setSeed(int[] buf) {     int length = buf.length;     if (length == 0) throw new IllegalArgumentException("Seed buffer may not be empty");     // ---- Begin Mersenne Twister Algorithm ----     int i = 1, j = 0, k = (N > length ? N : length);     setSeed(MAGIC_SEED);     for (; k > 0; k--) {       mt[i] = (mt[i] ^ ((mt[i-1] ^ (mt[i-1] >>> 30)) * MAGIC_FACTOR2)) + buf[j] + j;       i++; j++;       if (i >= N) { mt[0] = mt[N-1]; i = 1; }       if (j >= length) j = 0;     }     for (k = N-1; k > 0; k--) {       mt[i] = (mt[i] ^ ((mt[i-1] ^ (mt[i-1] >>> 30)) * MAGIC_FACTOR3)) - i;       i++;       if (i >= N) { mt[0] = mt[N-1]; i = 1; }     }     mt[0] = UPPER_MASK; // MSB is 1; assuring non-zero initial array     // ---- End Mersenne Twister Algorithm ----   }   /**    * This method forms the basis for generating a pseudo random number    * sequence from this class. If given a value of 32, this method    * behaves identically to the genrand_int32 function in the original    * C code and ensures that using the standard nextInt() function    * (inherited from Random) we are able to replicate behaviour exactly.    * 

   * Note that where the number of bits requested is not equal to 32    * then bits will simply be masked out from the top of the returned    * integer value. That is to say that:    * 

   * mt.setSeed(12345);
   * int foo = mt.nextInt(16) + (mt.nextInt(16) << 16);
   * will not give the same result as    * 
   * mt.setSeed(12345);
   * int foo = mt.nextInt(32);
   *    * @param bits The number of significant bits desired in the output.    * @return The next value in the pseudo random sequence with the    * specified number of bits in the lower part of the integer.    */   protected final synchronized int next(int bits) {     // ---- Begin Mersenne Twister Algorithm ----     int y, kk;     if (mti >= N) {       // generate N words at one time       // In the original C implementation, mti is checked here       // to determine if initialisation has occurred; if not       // it initialises this instance with DEFAULT_SEED (5489).       // This is no longer necessary as initialisation of the       // Java instance must result in initialisation occurring       // Use the constructor MTRandom(true) to enable backwards       // compatible behaviour.       for (kk = 0; kk < N-M; kk++) {         y = (mt[kk] & UPPER_MASK) | (mt[kk+1] & LOWER_MASK);         mt[kk] = mt[kk+M] ^ (y >>> 1) ^ MAGIC[y & 0x1];       }       for (;kk < N-1; kk++) {         y = (mt[kk] & UPPER_MASK) | (mt[kk+1] & LOWER_MASK);         mt[kk] = mt[kk+(M-N)] ^ (y >>> 1) ^ MAGIC[y & 0x1];       }       y = (mt[N-1] & UPPER_MASK) | (mt[0] & LOWER_MASK);       mt[N-1] = mt[M-1] ^ (y >>> 1) ^ MAGIC[y & 0x1];       mti = 0;     }     y = mt[mti++];     // Tempering     y ^= (y >>> 11);     y ^= (y << 7) & MAGIC_MASK1;     y ^= (y << 15) & MAGIC_MASK2;     y ^= (y >>> 18);     // ---- End Mersenne Twister Algorithm ----     return (y >>> (32-bits));   }   // This is a fairly obscure little code section to pack a   // byte[] into an int[] in little endian ordering.   /**    * This simply utility method can be used in cases where a byte    * array of seed data is to be used to repeatedly re-seed the    * random number sequence. By packing the byte array into an    * integer array first, using this method, and then invoking    * setSeed() with that; it removes the need to re-pack the byte    * array each time setSeed() is called.    * 

   * If the length of the byte array is not a multiple of 4 then    * it is implicitly padded with zeros as necessary. For example:    * 

  byte[] { 0x01, 0x02, 0x03, 0x04, 0x05, 0x06 }
   * becomes    * 
  int[] { 0x04030201, 0x00000605 }
   * 

   * Note that this method will not complain if the given byte array    * is empty and will produce an empty integer array, but the    * setSeed() method will throw an exception if the empty integer    * array is passed to it.    *    * @param buf The non-null byte array to be packed.    * @return A non-null integer array of the packed bytes.    * @throws NullPointerException if the given byte array is null.    */   public static int[] pack(byte[] buf) {     int k, blen = buf.length, ilen = ((buf.length+3) >>> 2);     int[] ibuf = new int[ilen];     for (int n = 0; n < ilen; n++) {       int m = (n+1) << 2;       if (m > blen) m = blen;       for (k = buf[--m]&0xff; (m & 0x3) != 0; k = (k << 8) | buf[--m]&0xff);       ibuf[n] = k;     }     return ibuf;   } }

测试

测试代码

// MT19937的Java实现
    MTRandom mtRandom=new MTRandom();
    Map map=new HashMap<>();
    //循环次数
    int times=1000000;
    long startTime=System.currentTimeMillis();
    for(int i=0;i

测试结果

times:1000000
num:999886
proportion:0.999886
time:374

以上就是使用Java怎么实现一个高效随机数算法,小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。


新闻标题:使用Java怎么实现一个高效随机数算法
URL分享:http://www.cdkjz.cn/article/pjhogs.html
多年建站经验

多一份参考,总有益处

联系快上网,免费获得专属《策划方案》及报价

咨询相关问题或预约面谈,可以通过以下方式与我们联系

大客户专线   成都:13518219792   座机:028-86922220