爲什麼java中的隨機函數總是生成高值？

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我正在Java中實現一個測試數據生成器，用於爲Java基本類型生成隨機值。可能的參數值範圍不受限制。例如，如果我想生成一個隨機整數或浮點數，我會考慮所有可能的值（MAX_INT-MIN_INT）。要做到這一點，我使用的東西，如：。爲什麼java中的隨機函數總是生成高值？

隨機（）nextInt（）
隨機（）nextLong（）
隨機（）nextFloat（）* Float.MAX_VALUE
隨機的（）。nextDouble（）* Double.MAX_VALUE
等等...

但是，做這樣的，我注意到，所產生的值總是高（接近最大值和價值低參數類型）。例如，經過100000次迭代後，隨機算子不會在[-1000 - 1000]範圍內生成一個值。對於花車，多頭也是一樣。等等，...

你能不能給我的隨機操作人員如何在Java執行的解釋？爲什麼當我們考慮Java類型的所有可能值時，生成的值總是很高？

在此先感謝。

來源

2015-04-20 staticx

嘗試總結大量的生成值。由於它的分佈是均勻的，所以總和將趨向於0. –

概率是215萬之一，所以我建議你用1000萬的平局重試，你應該會看到一些數字出現...... – assylias

有很多大數字，並不是很多小數字，所以當然你會比小數字大得多。（你確實要求統一分配...） – immibis

「高」和「低」的說法是錯誤的。

單個值（假設均勻分佈）在[-1000,1000]中的概率爲2001/(MAX_INT-MIN_INT)，大約爲0.00000046。

這個概率是非常小的，因而也是「小」變量的預期數目會很小。

事實上，在均勻分佈[MIN_INT,MAX_INT]，大約一半的元件將是正 - 和負半。
同樣，只有其中的四分之一將是0之間MAX_INT/2（比1000要高得多，你知道的）。

如果您需要更多「低」值，請將自己縮小到更小範圍的元素，或使用非均勻分佈，預計會生成更接近0的值（例如，gaussian）。交談時

 int count1 = 0, count2=0; 
     for (int i = 0; i < 10000; i++) { 
      float x = genFloat(null); 
      if (x < 1E38 && x > 0) count1++; 
      if (x > Float.MAX_VALUE - 1E38) count2++; 
     } 
     System.out.println(count1); 
     System.out.println(count2);

它產生10000個隨機浮動，並檢查多少是[0,1E38]，又有多少是[MAX-1E38,MAX]

需要注意的是：

看一看這段代碼snippest關於浮點數，每個的理論概率是〜1 /（2 * MAX）〜= 14.7％。

正如你所看到的，「接近0」和「接近MAX」在同一範圍內具有在其範圍內產生的變量類似經驗的數量。

來源

2015-04-20 11:43:06 amit

@staticx定義「接近MIN或MAX的極限 - 它們之間的接近程度？它們之間的MAX-1000到MAX？ – amit

我的意思是接近Float的最大值和最小值（對於長類型而言是相同的） – staticx

@staticx'int count1 = 0，COUNT2 = 0; \t \t的for（int i = 0; I <10000;我++）{ \t \t \t浮子X = genFloat（NULL）; \t \t \t如果（X < 1000 && x > 0）COUNT1 ++; \t （x> Float.MAX_VALUE - 1000）count2 ++; \t \t} \t \t System.out.println（count1）; \t \t System.out.println（count2）;'結果都是0對我。你的看法是錯誤的。你認爲MAX-100000是「接近MAX」，但100000不小，均勻分佈，同樣的機會在[0,100000]和[MAX-100000，MAX] – amit

爲什麼java中的隨機函數總是生成高值？

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