random.nextInt() 为 java.util.Random类中的方法; Math.random() 为 java.lang.Math 类中的静态方法。
Java中的Random其实是伪随机的, 是根据seed 和算法生成的看似随机的数序.
转自:JarvisChu 之前将的算法都是确定的,即对于相同的输入总对应着相同的输出。但实际中也常常用到不确定的算法,比如随机数生成算法,算法的结果是不确定的,我们称这种算法为(随机)概率算法,分为如下四类: 1、数值概率算法 用于数值问题的求解,通常是近似解 2、蒙特卡洛算法Monte Carlo 能得到问题的一个解,但不一定是正确解,正确的概率依赖于算法运行的时间,算法所用的时间越多,正确的概率也越高。求问题的准确解; 3、拉斯维加斯算法 Las Vegas 不断调用随机算法求解,直到求得正确解或调用次
有人说,如果一个人相信运气,那么他一定参透了人生。想象一下,如果你在某款moba游戏中,在装备平平,队友天坑的情况下,却刀刀暴击,在一小波gank中轻松拿下五杀,也许你会感叹自己的神操作和好运气,但其实,还有另外一种神秘的力量在支配着这一切,那就是:随机算法。
在现实中, 会有抛硬币猜正反的操作, 硬币要么是正, 要么是反, 在揭晓之前, 我们谁也不知道它现在的状态. 而这, 是因为其中存在着很大的不确定因素, 如抛硬币的力度、抛硬币的角度、接硬币的力度和角度、硬币的重量、当前风速等等.
包含用于执行基本数学运算的方法,如绝对值,对数,平方根和三角函数。它是一个final类,其中定义的都是一些常量和景甜方法。
我们一般使用随机数生成器的时候,都认为随机数生成器(Pseudo Random Number Generator, PRNG)是一个黑盒:
在数论中,线性同余方程是最基本的同余方程,“线性”表示方程的未知数次数是一次,即形如:
问:如何生成一个随机的字符串?答:让新手退出VIM 。 这可能也是随机字符的一种由来:) 我们今天要说的是随机数算法,这个我策划了好久,但是进展缓慢。 生成一个随机数看起来很简单,一直以来却深知它的不易,怎么让一个确定的值得到一个不确定的值,这个想起来都有点困难,而且这部分内容,自己也花了些时间去看Java源码,结果发现远比自己琢磨的要复杂的多,加上也有些日子没写过Java代码,可谓是困难重重,写了一小部分的总结发现,竟然有很多不大理解的地方。带着问题竟然找到一篇文章说得非常全面,索性就拿过来了
java.lang.Math 类里有一个私有静态内部类,内有一个静态的 java.util.Random 类对象,调用其 nextDouble() 方法,生成 [0.0, 1.0) 范围内的伪随机浮点数。
获得这届「计算机界诺贝尔奖」——ACM A.M.图灵奖的,是普林斯顿高等研究院数学学院的教授Avi Wigderson。
在 Java 中,生成随机数的场景有很多,所以本文我们就来盘点一下 4 种生成随机数的方式,以及它们之间的区别和每种生成方式所对应的场景。
这个就不多说了,漏洞细节,就是当时eos版本中的 asset 类的乘法存在 检查溢出无效的问题。 而代码中,依赖 asset 的代码做溢出检查,或者压根就没考虑做溢出检查。 导致了整型溢出,出现了致命而无法修复的bug。
最近在整理过去的项目时,回顾了某年红包活动,其中涉及红包金额计算的算法。近些年各家大厂举办的春节红包活动越来越完善,关于活动背后的整体设计介绍、分析、探讨层出不穷。本篇先不关注整体架构,选择红包金额的计算方法作为分析内容。
每个怪物都会携带一些游戏道具(装备,宝石,金币,道具,任务物品等),被击败后,会根据概率随机掉落。至于掉落的游戏道具是不是你想要的,就要看你的运气了。
Stackoverlfow.com上有一篇有趣的讨论帖: 在这篇帖子里提到了如下的程序: 明明是在程序里使用了java.util.Ramdom()函数产生随机数,为什么每次打出的结果都是Hello w
一提到 Java 中的随机数,很多人就会想到 Random,当出现生成随机数这样需求时,大多数人都会选择使用 Random 来生成随机数。Random 类是线程安全的,但其内部使用 CAS 来保证线程安全性,在多线程并发的情况下的时候它的表现是存在优化空间的。在 JDK1.7 之后,Java 提供了更好的解决方案 ThreadLocalRandom,接下来,我们一起探讨下这几个随机数生成器的实现到底有何不同。
我们都知道,随机数在太多的地方使用了,比如加密、混淆数据等,我们使用随机数是期望获得一个唯一的、不可仿造的数字,以避免产生相同的业务数据造成混乱。 在Java项目中通常是通过Math.random方法和Random类来获得随机数的。那么本文针对于这两种产生随机数的方法进行源码级别的精度,让你以后不再犯错。
在Java中一提到随机数,很多人就会想到Random类,如果有生成随机数的需求的时候,大多数时候都会选择使用Random来进行随机数生成,虽然其内部使用CAS来实现,但是在多线程并发的情况下的时候它的表现并不是很好。在JDK1.7之后,JDK提供了提供了更好的解决方案,接下来让我们一起学习下到底为什么Random会慢?又是怎么解决的呢?
有时候,我们会用到随机数。java中自带的Random()函数让我们可以很方便的产生随机数。本文介绍它的一些用法。
上面的代码你也可以直接粘贴到你的运行环境中跑一下,看看是不是也输出的 hello world:
1. srand((unsigned)time(0)); //不加这句每次产生的随机数不变
选自arXiv 作者:Petros Drineas、Michael W. Mahoney 机器之心编译 参与:李泽南、刘晓坤、蒋思源 矩阵计算在计算机科学中占有举足轻重的地位,是每个开发者都需要掌握的数学知识。近日,来自普渡大学的 Petros Drineas 与 UC Berkeley 的 Michael Mahoney 提交了一篇概述论文《Lectures on Randomized Numerical Linear Algebra》可以作为线性代数知识的参考资料,本文将对其中的部分内容(主要为第二章:
来源:机器之心 作者:Petros Drineas、Michael W. Mahoney 本文共3994字,建议阅读6分钟。 本文为你分享一篇来自普渡大学与UC Berkeley两位教授的概述论文中的线性代数知识。 矩阵计算在计算机科学中占有举足轻重的地位,是每个开发者都需要掌握的数学知识。近日,来自普渡大学的 Petros Drineas 与 UC Berkeley 的 Michael Mahoney 提交了一篇概述论文《Lectures on Randomized Numerical Linear
大部分我们在使用这个函数时,就自然而然拿来用了,很少去思考用的对不对,反正他是随机的,并且也很难去验证(需要各种大量数据统计)。
God does NOT play dice with the Universe! 什么是随机(random)?字典中给出的定义是无计划,无序和无目的,纯靠运气。随机是生活中必不可少的成分,比如彩票,游戏,安全,早餐吃什么,这些行为都有一些随机的成分,但我们能说这些行为都是随机的吗? 比如早餐,吃的人以为是随机的,做什么吃什么,对厨师而言,可能是精心安排的,就不算随机行为。游戏也是如此,随机掉了一件装备,你如获至宝,其内部是一个概率算法,如果你掌握了这个算法做了一个外挂,对你而言,这也不是随机行为了。同
本文分析GO语言包中的"crypto/rand"和"math/rand",芯链HPB系统的区块链随机数,并给出了权衡效率和随机性,并给出了一款区块链摇号抽奖系统如何实现随机数的算法和流程。
爱因斯坦曾说:上帝不玩掷骰子。但是物理界薛定谔的猫和生物界女朋友的脾气就是不可测量,不可揣摩的两大难题。经常听各种段子,女朋友莫名的又生气了。我们试着从概率上解释下,女朋友生气是不是随机的(滑稽脸.jpg)。
|导语 抽奖玩法对用户来说有着很大的吸引力,因为存在一种以小博大的可能,用户可以通过该类玩法获得高于投入的收益,对于付费渗透,ARPU等方面有着显著的提升效果。这类玩法在游戏、直播领域有着很广的应用,甚至成为核心营收点。 一 、启蒙-如何引导用户参与抽奖 1.1 让用户明白抽奖的作用 对于大部分产品来说,抽奖玩法并不是其核心内容,而是为玩家提供一个便捷上升通道的途径,通过抽奖用户可以获得无法直接购买的物品。因此抽奖玩法的奖品需要具备以下特性: a.稀缺性:抽奖转盘里必须有无法从其他途径获得的奖品,且
上一篇文章中介绍了消息验证码,这篇文章咱们来聊聊随机数。随机数看起来是一个很简单的概念,不论哪种编程语言都提供了简单的生成随机数的方法,有必要单独写一篇文章么?
Random类主要用来生成随机数,本文详解介绍了Random类的用法,希望能帮到大家。
因为我们引入了sealed class或interfaces,这些class或者interfaces只允许被指定的类或者interface进行扩展和实现。
1)、arc4random() 比较精确不需要生成随即种子 使用方法 : 通过arc4random() 获取0到x-1之间的整数的代码如下: int value = arc4random() % x; 获取1到x之间的整数的代码如下: int value = (arc4random() % x) + 1; 2)、CCRANDOM_0_1()
接下来我们简单说下这几个类的使用场景,来了解其中的细微差别,和api设计者的良苦用心。
在本体技术视点 | ECDSA中的随机数重用会导致什么问题?中,我们强调了随机数重用的危害。熵不足是引起随机数重复的原因之一,但更多时候是由于不良工程实现引起的问题。Sony 的 PS3 事件如此,此次 Anyswap 被攻击的原因也是如此。那么,我们是否可以在工程实现中规避随机数重用这样一个问题呢?本次技术视点将接着上次的话题,和大家一起了解确定性 ECDSA 签名算法。
要生成RSA的密钥,第一步就是要寻找质数,本节专讲如何寻找质数。 我们的质数(又称素数)、合数一般是对正整数来讲,质数就是只有1和本身两个的正整数,合数至少有3个约数,而1既不是合数也不是质数。 质数有无穷多个,这个早在古希腊时期就被证明了,使用反证法很容易证明:假设质数只有有限多,分别为a1.....an,则a1*a1....*an+1大于所有的质数,却不以任何质数为约数,推出矛盾,从而假设错误。 在质数的分布上,有个定理: lim ∏ (n)/(n/ln(n)) = 1 n→∞
本人上周亲手写下了一个牛逼的bug,直接导致的结果是,晚上12点升级后台接口以后,第二天早上7点多开始,所有的app页面出现卡顿,白屏。
随机性一直是机器学习的重中之重。随机性一直作为工具或特征,出现在数据准备和学习算法中,将输入数据映射到输出数据以作出预测。为了理解机器学习中的统计方法,你必须了解机器学习中随机性的来源,即一种叫做伪随机数生成器的数学工具。
在业务开发中,大量场景需要唯一ID来进行标识:用户需要唯一身份标识;商品需要唯一标识;消息需要唯一标识;事件需要唯一标识...等等,都需要全局唯一ID,尤其是分布式场景下。
多年前我朋友圈的一个朋友公司年会抽奖出现了下面的这样一幕:CTO现场review代码。本来带着一丝娱乐精神,结果被无限放大了。所以年会中大家都会很自然想review下代码。 比如这种姿势: 然后就开始review代码。 我们就开几个脑洞,来从我的理解来说一下随机数的情况。 生成一个随机数看起来很简单,实则不易,怎么让一个确定的值得到一个不确定的值,这个想起来都有点困难,所以如果自己想实现,结果发现远比自己琢磨的要复杂的多,如果放眼程序领域,就拿Java来说,Java不同版本中对于随机算法的
计算机通过硬件技术摸拟现实世界中这种物理现象所生成的随机数,我们称其为真随机数。 这样的随机数生成器叫做物理性随机数生成器。生成真随机数对计算机的硬件技术要求较高。
常见的负载均衡算法,大概有 7 种。它们分别是:完全随机算法、加权随机算法、完全轮询算法、加权轮询算法、平滑加权轮询算法、哈希算法、最小压力算法。本文结合我个人的理解,给大家从头来写出 6 种负载均衡算法。
首先需要说明的是,计算机中生成的随机数严格来说都是伪随机,即非真正的随机数,真正随机数的随机样本不可重现。那么我们来看看代码中有哪些方式可以生成随机数。
轮询调度算法的原理是每一次把来自用户的请求轮流分配给内部中的服务器,从1开始,直到N(内部服务器个数),然后重新开始循环。算法的优点是其简洁性,它无需记录当前所有连接的状态,所以它是一种无状态调度。
伪随机。 你的音乐列表里有一些歌,每首歌的初始随机因数为1。 每次你点击下一首时,每首歌的随机因数都会加1,然后随机到的那首歌随机因数变为0。 随机因数越大,被随机到的几率就越高。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云