即，它永远不会使用某些特定的 upperBound 参数连续生成超过 16 个偶数:
Random random = new Random();
int c = 0;
int max = 17;
int upperBound = 18;
while (c <= max) {
int nextInt = random.nextInt(upperBound);
boolean even = nextInt % 2 == 0;
if (even) {
c++;
} else {
c = 0;
}
}
在此示例中，代码将永远循环，而当 upperBound 为 16 时，它会快速终止。
这种行为的原因可能是什么？该方法的 javadoc 中有一些注释，但我未能理解它们。
UPD1:代码似乎以奇数上限终止，但可能卡在偶数上限
UPD2:
我修改了代码以按照评论中的建议捕获 c 的统计信息:
Random random = new Random();
int c = 0;
long trials = 1 << 58;
int max = 20;
int[] stat = new int[max + 1];
while (trials > 0) {
while (c <= max && trials > 0) {
int nextInt = random.nextInt(18);
boolean even = nextInt % 2 == 0;
if (even) {
c++;
} else {
stat[c] = stat[c] + 1;
c = 0;
}
trials--;
}
}
System.out.println(Arrays.toString(stat));
现在它试图在行中达到 20 个偶数 - 以获得更好的统计数据，并且 upperBound 仍然是 18。
结果出人意料:
[16776448, 8386560, 4195328, 2104576, 1044736,
518144, 264704, 132096, 68864, 29952, 15104,
12032, 1792, 3072, 256, 512, 0, 256, 0, 0]
起初它按预期减少了 2 倍，但请注意最后一行!在这里它变得疯狂，捕获的统计数据似乎完全奇怪。
这是对数刻度的条形图:
c 如何得到值 17 256 次又是一个谜
最佳答案
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/api/java/util/Random.html :
An instance of this class is used to generate a stream of pseudorandom numbers. The class uses a 48-bit seed, which is modified using a linear congruential formula. (See Donald Knuth, The Art of Computer Programming, Volume 3, Section 3.2.1.)
If two instances of Random are created with the same seed, and the same sequence of method calls is made for each, they will generate and return identical sequences of numbers. [...]
它是一个伪随机数生成器。这意味着您实际上并不是在掷骰子，而是使用公式根据当前随机值计算下一个“随机”值。为了创造随机化的错觉，使用了 seed。种子是用于生成随机值的公式的第一个值。
显然 javas 随机实现(“公式”)不会连续生成超过 16 个偶数。
这种行为是 seed 通常用时间初始化的原因。深入了解何时开始你的程序，你会得到不同的结果。
这种方法的好处是您可以生成可重复的结果。例如，如果您有一个生成“随机” map 的游戏，您可以记住重新生成同一张 map 的种子。
对于真正的随机数，一些操作系统提供了特殊的设备，可以从鼠标移动或网络流量等外部事件中生成“随机性”。但是我不知道如何使用 java 来访问它们。
来自 secureRandom 的 Java 文档:
Many SecureRandom implementations are in the form of a pseudo-random number generator (PRNG), which means they use a deterministic algorithm to produce a pseudo-random sequence from a true random seed. Other implementations may produce true random numbers, and yet others may use a combination of both techniques.
请注意，secureRandom 也不保证真实随机数。
让我们假设随机数的范围仅为 0-7。 现在我们使用下面的公式来生成下一个“随机”数:
next = (current + 3) % 8
序列变为 0 3 6 1 4 7 2 5。
如果你现在选择种子3，你所做的就是改变起点。
在这个只使用前一个值的简单实现中，每个值在序列环绕并再次开始之前可能只出现一次。否则会有无法到达的部分。
例如想象序列 0 3 6 1 3 4 7 2 5。数字 0,4,7,2 和 5 永远不会生成超过一次(取决于种子，它们可能永远不会生成)，因为一旦序列循环 3,6,1,3， 6,1,... .
可以将简化的伪随机数生成器视为范围内所有数字的排列，并使用种子作为起点。如果它们更高级，您将不得不用一个列表替换排列，其中相同的数字可能会出现多次。
更复杂的生成器可以有一个内部状态，允许相同的数字在序列中多次出现，因为状态让生成器知道从哪里继续。
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