Теория вероятностей на практике или знаете ли вы о random

Содержание

Random Date

Up until now, we generated random temporals containing both date and time components. Similarly, we can use the concept of epoch days to generate random temporals with just date components.


An epoch day is equal to the number of days since the 1 January 1970. So in order to generate a random date, we just have to generate a random number and use that number as the epoch day.

3.1. Bounded

We need a temporal abstraction containing only date components, so java.time.LocalDate seems a good candidate:

Here we’re using the  method to convert each LocalDate to its corresponding epoch day. Similarly, we can verify that this approach is correct:

3.2. Unbounded

In order to generate random dates regardless of any range, we can simply generate a random epoch day:

Our random date generator chooses a random day from 100 years before and after the epoch. Again, the rationale behind this is to generate reasonable date values:

Класс Random

В качестве генератора псевдослучайных чисел можно также использовать класс java.util.Random, имеющий два конструктора :

public Random();
public Random(long);

Поскольку Random создаёт псевдослучайное число, то определив начальное число, устанавливается начальная точка случайной последовательности, способствующая получению одинаковых случайных последовательностей. Чтобы избежать такого совпадения, обычно применяют второй конструктор с использованием в качестве инициирующего значения текущего времени. В таблице представлены наиболее часто используемые методы генератора Random :

Метод Описание
boolean nextBoolean() получение следующего случайного значения типа boolean
double nextDouble() получение следующего случайного значения типа double
float nextFloat() получение следующего случайного значения типа float
int nextInt() получение следующего случайного значения типа int
int nextInt(int n) получение следующего случайного значения типа int в диапазоне от 0 до n
long nextLong() получение следующего случайного значения типа long
void nextBytes(byte[] buf) формирование массива из случайно генерируемых значений

Пример получения псевдослучайного целочисленного значения с использованием класса Random :

Random random = new Random();

int i = random.nextInt();

С классом Random алгоритм получения псевдослучайного числа такой же, как и у метода random класса Math. Допустим, что нам необходимо получить случайное число в диапазоне , 100 включительно. В этом случае код может выглядеть следующим образом :

int min = 5;
int max = 100;
int diff = max - min;
Random random = new Random();
int i = random.nextInt(diff + 1) + min;

Класс SecureRandom

В следующем примере формируется массив псевдослучайных значений типа byte :

SecureRandom random = new SecureRandom();
byte bytes[] = new byte;
random.nextBytes(bytes);

Этот же массив можно сформировать методом generateSeed :

 byte seed[] = random.generateSeed(8);

Пример использования SecureRandom представлен на странице Симметричного шифрования.

Класс ThreadLocalRandom

В JDK 7 включен класс ThreadLocalRandom из многопоточного пакета java.util.concurrent, который следует использовать для получения псевдослучайных значений в многопоточных приложениях. Для получения экземпляра ThreadLocalRandom следует использовать статический метод current() данного класса. Пример :

ThreadLocalRandom random = ThreadLocalRandom.current();

System.out.println("Random values : ");
System.out.println("boolean : " + random.nextBoolean());
System.out.println("int : "     + random.nextInt    ());
System.out.println("float : "   + random.nextFloat  ());
System.out.println("long : "    + random.nextLong   ());

System.out.println("int from 0 to 5 : "   + 
                                  random.nextInt(5));
System.out.println("long from 5 to 15 : " + 
                                  random.nextLong(5, 15));

Random Numbers Using the Math Class

Java provides the Math class in the java.util package to generate random numbers.

The Math class contains the static Math.random() method to generate random numbers of the double type.

The random() method returns a double value with a positive sign, greater than or equal to 0.0 and less than 1.0. When you call Math.random(), under the hood, a java.util.Random pseudorandom-number generator object is created and used.

You can use the Math.random() method with or without passing parameters. If you provide parameters, the method produces random numbers within the given parameters.

The code to use the Math.random() method:

The getRandomNumber() method uses the Math.random() method to return a positive double value that is greater than or equal to 0.0 and less than 1.0.

The output of running the code is:

Random Numbers Within a Given Range

For generating random numbers between a given a range, you need to specify the range. A standard expression for accomplishing this is:

Let us break this expression into steps:

  1. First, multiply the magnitude of the range of values you want to cover by the result that Math.random() produces.returns a value in the range ,max–min where max is excluded. For example, if you want 5,10], you need to cover 5 integer values so you can use Math.random()*5. This would return a value in the range ,5, where 5 is not included.
  2. Next, shift this range up to the range that you are targeting. You do this by adding the min value.

But this still does not include the maximum value.

To get the max value included, you need to add 1 to your range parameter (max — min). This will return a random double within the specified range.

There are different ways of implementing the above expression. Let us look at a couple of them.

Random Double Within a Given Range

By default, the Math.random() method returns a random number of the type double whenever it is called. The code to generate a random double value between a specified range is:

You can call the preceding method from the main method by passing the arguments like this.

The output is this.

Random Integer Within a Given Range

The code to generate a random integer value between a specified range is this.

The preceding getRandomIntegerBetweenRange() method produces a random integer between the given range. As Math.random() method generates random numbers of double type, you need to truncate the decimal part and cast it to int in order to get the integer random number. You can call this method from the main method by passing the arguments as follows:

The output is this.

Note: You can pass a range of negative values to generate a random negative number within the range.

Method Summary

All MethodsInstance MethodsConcrete Methods

Modifier and Type Method Description
Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values, each between zero (inclusive) and one (exclusive).
Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values, each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive).
Returns a stream producing the given number of pseudorandom values, each between zero (inclusive) and one (exclusive).
Returns a stream producing the given number of pseudorandom values, each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive).
Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values.
Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values, each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive).
Returns a stream producing the given number of pseudorandom values.
Returns a stream producing the given number of pseudorandom values, each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive).
Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values.
Returns a stream producing the given number of pseudorandom values.
Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values, each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive).
Returns a stream producing the given number of pseudorandom , each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive).
Generates the next pseudorandom number.
Returns the next pseudorandom, uniformly distributed value from this random number generator’s sequence.
Generates random bytes and places them into a user-supplied byte array.
Returns the next pseudorandom, uniformly distributed value between and from this random number generator’s sequence.
Returns the next pseudorandom, uniformly distributed value between and from this random number generator’s sequence.
Returns the next pseudorandom, Gaussian («normally») distributed value with mean and standard deviation from this random number generator’s sequence.
Returns the next pseudorandom, uniformly distributed value from this random number generator’s sequence.
Returns a pseudorandom, uniformly distributed value between 0 (inclusive) and the specified value (exclusive), drawn from this random number generator’s sequence.
Returns the next pseudorandom, uniformly distributed value from this random number generator’s sequence.
Sets the seed of this random number generator using a single seed.

Генерация случайных универсально уникальных ID

Модуль Python UUID предоставляет неизменяемые UUID объекты. UUID является универсально уникальным идентификатором.

У модуля есть функции для генерации всех версий UUID. Используя функцию , можно получить случайно сгенерированное уникальное ID длиной в 128 битов, которое к тому же является криптографически надежным.

Полученные уникальные ID используются для идентификации документов, пользователей, ресурсов и любой другой информации на компьютерных системах.

Пример использования в Python:

Python

import uuid

# получить уникальный UUID safeId = uuid.uuid4() print(«безопасный уникальный id «, safeId)

1 2 3 4 5 6

importuuid

    # получить уникальный UUID

safeId=uuid.uuid4()

print(«безопасный уникальный id «,safeId)

Вывод:

Shell

безопасный уникальный id fb62463a-cd93-4f54-91ab-72a2e2697aff

1 безопасныйуникальныйidfb62463a-cd93-4f54-91ab-72a2e2697aff

Using Java API

The Java API provides us with several ways to achieve our purpose. Let’s see some of them.

2.1. java.lang.Math

The random method of the Math class will return a double value in a range from 0.0 (inclusive) to 1.0 (exclusive). Let’s see how we’d use it to get a random number in a given range defined by min and max:

2.2. java.util.Random

Before Java 1.7, the most popular way of generating random numbers was using nextInt. There were two ways of using this method, with and without parameters. The no-parameter invocation returns any of the int values with approximately equal probability. So, it’s very likely that we’ll get negative numbers:

If we use the netxInt invocation with the bound parameter, we’ll get numbers within a range:

This will give us a number between 0 (inclusive) and parameter (exclusive). So, the bound parameter must be greater than 0. Otherwise, we’ll get a java.lang.IllegalArgumentException.

Java 8 introduced the new ints methods that return a java.util.stream.IntStream. Let’s see how to use them.


The ints method without parameters returns an unlimited stream of int values:

We can also pass in a single parameter to limit the stream size:

And, of course, we can set the maximum and minimum for the generated range:

2.3. java.util.concurrent.ThreadLocalRandom

Java 1.7 release brought us a new and more efficient way of generating random numbers via the ThreadLocalRandom class. This one has three important differences from the Random class:

  • We don’t need to explicitly initiate a new instance of ThreadLocalRandom. This helps us to avoid mistakes of creating lots of useless instances and wasting garbage collector time
  • We can’t set the seed for ThreadLocalRandom, which can lead to a real problem. If we need to set the seed, then we should avoid this way of generating random numbers
  • Random class doesn’t perform well in multi-threaded environments

Now, let’s see how it works:

With Java 8 or above, we have new possibilities. Firstly, we have two variations for the nextInt method:

Secondly, and more importantly, we can use the ints method:

2.4. java.util.SplittableRandom

Java 8 has also brought us a really fast generator — the SplittableRandom class.

As we can see in the JavaDoc, this is a generator for use in parallel computations. It’s important to know that the instances are not thread-safe. So, we have to take care when using this class.

We have available the nextInt and ints methods. With nextInt we can set directly the top and bottom range using the two parameters invocation:

This way of using checks that the max parameter is bigger than min. Otherwise, we’ll get an IllegalArgumentException. However, it doesn’t check if we work with positive or negative numbers. So, any of the parameters can be negative. Also, we have available one- and zero-parameter invocations. Those work in the same way as we have described before.

We have available the ints methods, too. This means that we can easily get a stream of int values. To clarify, we can choose to have a limited or unlimited stream. For a limited stream, we can set the top and bottom for the number generation range:

2.5. java.security.SecureRandom

If we have security-sensitive applications, we should consider using SecureRandom. This is a cryptographically strong generator. Default-constructed instances don’t use cryptographically random seeds. So, we should either:

  • Set the seed — consequently, the seed will be unpredictable
  • Set the java.util.secureRandomSeed system property to true

This class inherits from java.util.Random. So, we have available all the methods we saw above. For example, if we need to get any of the int values, then we’ll call nextInt without parameters:

On the other hand, if we need to set the range, we can call it with the bound parameter:

We must remember that this way of using it throws IllegalArgumentException if the parameter is not bigger than zero.

Генерация случайного n-мерного массива вещественных чисел

  • Использование для генерации n-мерного массива случайных вещественных чисел в пределах
  • Использование для генерации n-мерного массива случайных вещественных чисел в пределах

Python

import numpy

random_float_array = numpy.random.rand(2, 2) print(«2 X 2 массив случайных вещественных чисел в \n», random_float_array,»\n»)

random_float_array = numpy.random.uniform(25.5, 99.5, size=(3, 2)) print(«3 X 2 массив случайных вещественных чисел в \n», random_float_array,»\n»)

1 2 3 4 5 6 7 8

importnumpy

random_float_array=numpy.random.rand(2,2)

print(«2 X 2 массив случайных вещественных чисел в \n»,random_float_array,»\n»)

random_float_array=numpy.random.uniform(25.5,99.5,size=(3,2))

print(«3 X 2 массив случайных вещественных чисел в \n»,random_float_array,»\n»)

Вывод:

Shell

2 X 2 массив случайных вещественных чисел в ]

3 X 2 массив случайных вещественных чисел в ]

1 2 3 4 5 6 7 8

2X2массивслучайныхвещественныхчиселв0.0,1.0

0.089385930.89085866

0.473071690.41401363

3X2массивслучайныхвещественныхчиселв25.5,99.5

55.405785465.60206715

91.6218540484.16144062

44.34825227.28381058

Random Number Generation Features in Java 8

The code to use the Random.ints() method to generate random integer values within a specified range is this.

The getRandomNumberInts() method generates a stream of random integers between the min (inclusive) and max (exclusive). As ints() method produces an IntStream, the code calls the findFirst() method that returns an OptionalInt object that describes the first element of this stream. The code then calls the getAsInt()method to return the int value in OptionalInt.

The code to use the Random.ints() method to generate a stream of specified random integer values is:

The code to call the preceding method is:

The output of the preceding code is:

The code to use the Random.ints() method to generate a stream of a specified number of random integer values between a range is:

The code to call the preceding method is:

The output of the preceding code is:

In addition to ints(), some other frequently used methods that Java 8 introduced to the Random class — which can return a sequential stream of random numbers — are:

  • LongStream longs()
  • DoubleStream doubles()

Random Number Generator in Java

There are many ways to generate a random number in java.

  1. java.util.Random class can be used to create random numbers. It provides several methods to generate random integer, long, double etc.
  2. We can also use Math.random() to generate a double. This method internally uses Java Random class.
  3. class should be used to generate random number in multithreaded environment. This class is part of Java Concurrent package and introduced in Java 1.7. This class has methods similar to Java Random class.
  4. can be used to generate random number with strong security. This class provides a cryptographically strong random number generator. However, it’s slow in processing. So depending on your application requirements, you should decide whether to use it or not.

Generate Random Unbounded String With Plain Java

Let’s start simple and generate a random String bounded to 7 characters:

Keep in mind that the new string will not be anything remotely alphanumeric.

2. Generate Random Bounded String With Plain Java

Next – let’s look at creating a more constrained random string; we’re going to generate a random String using lowercase alphabetic letters and a set length:

4. Generate Random Alphanumeric String With Java 8

And then we can widen our character set in order to get an alphanumeric String:

Notice the use of filter method above to leave out Unicode characters between 65 and 90 – to avoid out of range characters.

5. Generate Bounded Random String With Apache Commons Lang

The Commons Lang library from Apache helps a lot with random string generation. Let’s take a look at generating a bounded String using only letters:

So – instead of all the low-level code in the Java example – this one is done with a simple one-liner.

6. Generate Alphabetic String With Apache Commons Lang

Another very simple example – this time a bounded String with only alphabetic characters, but without passing boolean flags into the API:

7. Generate Alphanumeric String With Apache Commons Lang

And finally – the same random bounded String but this time – numeric:


And there we have it – creating bounded and unbounded strings with either plain Java, a Java 8 variant, or the Apache Commons Library.

8. Conclusion

Through different implementation methods we were able to generate bound and unbound strings, using plain Java, a Java 8 variant or the Apache Commons Library.

In these Java examples, we’ve used java.util.Random, but one point worth mentioning is that it is not cryptographically secure. Consider using java.security.SecureRandom instead for security-sensitive applications.

The implementation of all of these examples and snippets can be found in the GitHub project. This is a Maven-based project so it should be easy to import and run.

Random Time

Similar to what we did with dates, we can generate random temporals with just time components. In order to do that, we can use the second of the day concept. That is, a random time is equal to a random number representing the seconds since the beginning of the day.

4.1. Bounded

The java.time.LocalTime class is a temporal abstraction that encapsulates nothing but time components:

In order to generate a random time between two others, we can:

  1. Generate a random number between the second of the day of the given times
  2. Create a random time using that random number

We can easily verify the behavior of this random time generation algorithm:

4.2. Unbounded

Even unbounded time values should be in 00:00:00 until 23:59:59 range, so we can simply implement this logic by delegation:

Method Summary

All MethodsInstance MethodsConcrete Methods

Modifier and Type Method Description
Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values, each between zero (inclusive) and one (exclusive).
Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values, each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive).
Returns a stream producing the given number of pseudorandom values, each between zero (inclusive) and one (exclusive).
Returns a stream producing the given number of pseudorandom values, each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive).
Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values.
Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values, each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive).
Returns a stream producing the given number of pseudorandom values.
Returns a stream producing the given number of pseudorandom values, each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive).
Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values.
Returns a stream producing the given number of pseudorandom values.
Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values, each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive).
Returns a stream producing the given number of pseudorandom , each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive).
Generates the next pseudorandom number.
Returns the next pseudorandom, uniformly distributed value from this random number generator’s sequence.
Generates random bytes and places them into a user-supplied byte array.
Returns the next pseudorandom, uniformly distributed value between and from this random number generator’s sequence.
Returns the next pseudorandom, uniformly distributed value between and from this random number generator’s sequence.
Returns the next pseudorandom, Gaussian («normally») distributed value with mean and standard deviation from this random number generator’s sequence.
Returns the next pseudorandom, uniformly distributed value from this random number generator’s sequence.
Returns a pseudorandom, uniformly distributed value between 0 (inclusive) and the specified value (exclusive), drawn from this random number generator’s sequence.
Returns the next pseudorandom, uniformly distributed value from this random number generator’s sequence.
Sets the seed of this random number generator using a single seed.

Выбор случайного элемента из списка choice() модуль random

Метод используется для выбора случайного элемента из списка. Набор может быть представлен в виде списка или python строки. Метод возвращает один случайный элемент последовательности.

Пример использования в Python:

Python

import random

list = print(«random.choice используется для выбора случайного элемента из списка — «, random.choice(list))

1 2 3 4 5

importrandom

list=55,66,77,88,99

print(«random.choice используется для выбора случайного элемента из списка — «,random.choice(list))

Вывод:

Shell

random.choice используется для выбора случайного элемента из списка — 55

1 random.choiceиспользуетсядлявыбораслучайногоэлементаизсписка-55

2.2 Метод Math.random()

В Java у класса есть специальный метод, который возвращает случайное число. И, как вы возможно догадываетесь, метод называется . Общий вид его вызова выглядит так:

Этот метод не принимает никаких параметров, но возвращает результат — псевдослучайное вещественное число в диапазоне от до . Единица при этом в диапазон не входит.

Пример:

Код Вывод на экран

Но что, если вам этот метод не очень подходит, а вы хотите, допустим, написать программу, которая имитирует выбрасывание кубика с шестью гранями. Как получить случайные целые числа в диапазоне 1..6, а не вещественные в диапазоне 0..1?

Это на самом деле довольно просто.

Сначала нужно превратить диапазон в . Для этого нужно просто умножить результат функции на . Ну а чтобы получить целые числа, нужно это все округлить:

Код Вывод на экран

Функция возвращает случайное целое число из диапазона включительно. Только это будут не числа из набора , а числа из набора .

Если требуются именно числа из набора , нужно просто ко всем случайным числам добавлять единицу:

Код Вывод на экран

Вот теперь идеально!

Совместимость с браузерами

Update compatibility data on GitHub

Chrome Edge Firefox Internet Explorer Opera Safari Android webview Chrome для Android Firefox для Android Opera для Android Safari on iOS Samsung Internet Node.js
Chrome Полная поддержка 1 Edge Полная поддержка 12 Firefox Полная поддержка 1 IE Полная поддержка 3 Opera Полная поддержка 3 Safari Полная поддержка 1 WebView Android Полная поддержка 1 Chrome Android Полная поддержка 18 Firefox Android Полная поддержка 4 Opera Android Полная поддержка 10.1 Safari iOS Полная поддержка 1 Samsung Internet Android Полная поддержка 1.0 nodejs Полная поддержка 0.1.100

2.3 Класс Random

В Java есть специальный класс , который инкапсулирует в себе последовательность псевдослучайных чисел. Можно создать несколько объектов класса , и каждый из этих объектов будет генерировать свою последовательность псевдослучайных чисел.

Это очень интересный класс, и у него есть много интересных методов. Начнем с самых простых:

Метод

Этот метод возвращает случайное вещественное число в диапазоне – . Очень похоже на метод . И ничего удивительного, ведь метод просто вызывает метод у объекта типа .

Метод

Метод очень похож на метод , только возвращаемое случайное число типа . Оно также лежит в диапазоне – . И, как всегда, в Java диапазон не включает число .

Метод

Этот метод возвращает случайное целое число в диапазоне . входит в диапазон, — не входит.

Т.е. если вы хотите получить случайное число из набора , вам нужно будет прибавить к полученному случайному числу единицу:

Метод

Этот метод аналогичен предыдущему, но не принимает никаких параметров. Тогда в каком же диапазоне он выдает числа? От до .

Ну или если точнее, от до .

Метод

Этот метод аналогичен методу , только возвращаемое значение будет из всего возможного диапазона значений типа .

Метод


Этот метод возвращает случайное значение типа : или . Очень удобно, если нужно получить длинную последовательность случайных логических значений.

Метод

Этот метод ничего не возвращает (тип ). Вместо этого он заполняет переданный в него массив случайными значениями. Очень удобно, если нужен большой буфер, заполненный случайными данными.

Метод

Этот метод возвращает случайное вещественное число в диапазоне — . Вот только числа в этом диапазоне распределены не равномерно, а подчиняются нормальному распределению.

Числа ближе к середине диапазона () будут выпадать чаще, чем значение по краям диапазона.

Пик значений в нашем случае придется на

2.1 Псевдослучайные числа

Иногда программист сталкивается с простыми, казалось бы, задачами: «отобрать случайный фильм для вечернего просмотра из определенного списка», «выбрать победителя лотереи», «перемешать список песен при тряске смартфона», «выбрать случайное число для шифрования сообщения», и каждый раз у него возникает очень закономерный вопрос: а как получить это самое случайное число?

Вообще-то, если вам нужно получить «настоящее случайное число», сделать это довольно-таки трудно. Вплоть до того, что в компьютер встраивают специальные математические сопроцессоры, которые умеют генерировать такие числа, с выполнением всех требований к «истинной случайности».

Поэтому программисты придумали свое решение — псевдослучайные числа. Псевдослучайные числа — это некая последовательность, числа в которой на первый взгляд кажутся случайными, но специалист при детальном анализе сможет найти в них определенные закономерности. Для шифрования секретных документов такие числа не подойдут, а для имитации бросания кубика в игре — вполне.

Есть много алгоритмов генерации последовательности псевдослучайных чисел и почти все из них генерируют следующее случайное число на основе предыдущего и еще каких-то вспомогательных чисел.

Например, данная программа выведет на экран неповторяющихся чисел:

Кстати, мы говорим не о псевдослучайных числах, а именно о последовательности таких чисел. Т.к. глядя на одно число невозможно понять, случайное оно или нет.

Случайное число ведь можно получить разными способами:

Зачем нужны функции getstate() и setstate() ?

Если вы получили предыдущее состояние и восстановили его, тогда вы сможете оперировать одними и теми же случайными данными раз за разом. Помните, что использовать другую функцию random в данном случае нельзя. Также нельзя изменить значения заданных параметров. Сделав это, вы измените значение состояния .

Для закрепления понимания принципов работы и в генераторе случайных данных Python рассмотрим следующий пример:

Python

import random

number_list =

print(«Первая выборка «, random.sample(number_list,k=5))

# хранит текущее состояние в объекте state state = random.getstate()

print(«Вторая выборка «, random.sample(number_list,k=5))

# Восстанавливает состояние state, используя setstate random.setstate(state)

#Теперь будет выведен тот же список второй выборки print(«Третья выборка «, random.sample(number_list,k=5))

# Восстанавливает текущее состояние state random.setstate(state)

# Вновь будет выведен тот же список второй выборки print(«Четвертая выборка «, random.sample(number_list,k=5))

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

importrandom

number_list=3,6,9,12,15,18,21,24,27,30

print(«Первая выборка «,random.sample(number_list,k=5))

  # хранит текущее состояние в объекте state

state=random.getstate()

print(«Вторая выборка «,random.sample(number_list,k=5))

  # Восстанавливает состояние state, используя setstate

random.setstate(state)

  #Теперь будет выведен тот же список второй выборки

print(«Третья выборка «,random.sample(number_list,k=5))

  # Восстанавливает текущее состояние state

random.setstate(state)

  # Вновь будет выведен тот же список второй выборки

print(«Четвертая выборка «,random.sample(number_list,k=5))

Вывод:

Shell

Первая выборка Вторая выборка Третья выборка Четвертая выборка

1 2 3 4

Перваявыборка18,15,30,9,6

Втораявыборка27,15,12,9,6

Третьявыборка27,15,12,9,6

Четвертаявыборка27,15,12,9,6

Как можно заметить в результате вывода — мы получили одинаковые наборы данных. Это произошло из-за сброса генератора случайных данных.

Random Number Generation Using the Random Class

You can use the java.util.Random class to generate random numbers of different types, such as int, float, double, long, and boolean.

To generate random numbers, first, create an instance of the Random class and then call one of the random value generator methods, such as nextInt(), nextDouble(), or nextLong().

The nextInt() method of Random accepts a bound integer and returns a random integer from 0 (inclusive) to the specified bound (exclusive).

The code to use the nextInt() method is this.

The code to use the nextInt() method to generate an integer within a range is:

The nextFloat() and nextDouble() methods allow generating float and double values between 0.0 and 1.0.

The code to use both the methods is:

Comparison to java.util.Random

Standard JDK implementations of java.util.Random use a Linear Congruential Generator (LCG) algorithm for providing random numbers. The problem with this algorithm is that it’s not cryptographically strong. In other words, the generated values are much more predictable, therefore attackers could use it to compromise our system.

To overcome this issue, we should use java.security.SecureRandom in any security decisions. It produces cryptographically strong random values by using a cryptographically strong pseudo-random number generator (CSPRNG).

For a better understanding of the difference between LCG and CSPRNG, please look at the below chart presenting a distribution of values for both algorithms:


С этим читают