java.util
클래스 Random

java.lang.Object 
  java.util.Random

모든 구현된 인터페이스:

Serializable

알려진 직계 서브 클래스:

SecureRandom

public class Random
extends Object 
implements Serializable 

Random 클래스의 인스턴스는 일련의 사 난수를 생성합니다. 클래스에서는 48 비트의 배정을 사용해, 이 배정은 선형 합동법으로 변경됩니다. 자세한 것은 Donald Knuth 저 「The Art of Computer Programming, Volume 2」의 3.2. 1을 참조하십시오.

2개의 Random인스턴스가 같은 배정으로 생성되어 각각 대해 같은 메서드 호출의 순서가 생성되는 경우는 같은 번호의 순서가 생성되고 리턴됩니다 . 이 프로퍼티를 보증하기 위해서 고유의 알고리즘이 Random 클래스로 지정됩니다. Java 코드의 절대적인 이식성의 보관 유지를 위해서 Java 구현은 여기에 나타나고 있는 Random 클래스의 알고리즘을 모두 사용할 필요가 있습니다. 다만, Random 클래스의 서브 클래스는 모든 메서드의 일반 규약에 준거한 것이면 다른 알고리즘도 사용할 수 있습니다.

Random 클래스에 의해 구현되는 알고리즘에서는 각 호출로 사 난수적으로 생성된 최대 32 비트를 제공할 수 있는 protected 유틸리티 메서드가 사용됩니다.

대부분의 어플리케이션에서는 클래스 Math random 메서드를 사용하는 (분)편이 간단합니다.

도입된 버전 :

JDK1. 0

관련 항목:

Math.random(), 직렬화 된 형식

생성자 개요

Random ()
새로운 난수 제네레이터를 작성합니다.

Random (long seed)
long 형의 배정을 사용해 난수 제네레이터를 작성합니다.

메서드 개요

protected int	next (int bits) 다음의 사 난수를 생성합니다.
boolean	nextBoolean () 난수 제네레이터의 순서를 사용해, 일님 분포의 boolean 형의 다음의 사 난수를 리턴합니다.
void	nextBytes (byte[] bytes) 랜덤 바이트를 생성해, 사용자 지정의 바이트 배열에 배치합니다.
double	nextDouble () 난수 제네레이터의 순서를 사용해, 0.0 ~ 1.0 범위에서 일님 분포의 double 형의 사 난수를 리턴합니다.
float	nextFloat () 난수 제네레이터의 순서를 사용해, 0.0 ~ 1.0 범위에서 일님 분포의 float 형의 사 난수를 리턴합니다.
double	nextGaussian () 난수 제네레이터의 순서를 사용해, 평균 0.0, 표준 편차 1.0 Gauss ( 「정규」) 분포의 double 형의 사 난수를 리턴합니다.
int	nextInt () 난수 제네레이터의 순서를 사용해, 일님 분포의 int 형의 사 난수를 리턴합니다.
int	nextInt (int n) 난수 제네레이터의 순서를 사용해, 0 으로부터 지정된 값의 범위 (0 은 포함하지만, 그 지정된 값은 포함하지 않는다)에서 일님 분포의 int 형의 사 난수를 리턴합니다.
long	nextLong () 난수 제네레이터의 순서를 사용해, 일님 분포의 long 형의 다음의 사 난수를 리턴합니다.
void	setSeed (long seed) 단일의 long 형의 배정을 사용해, 난수 제네레이터의 배정을 설정합니다.

클래스 java.lang. Object 로부터 상속된 메서드

clone, equals, finalize, getClass, hashCode, notify, notifyAll, toString, wait, wait, wait

생성자 상세

Random

public Random()

새로운 난수 제네레이터를 작성합니다. 이 생성자는 난수 제네레이터의 배정을 이 생성자 다른 호출과 구별 가능한 값으로 설정합니다.

Random

public Random(long seed)

long 형의 배정을 사용해 난수 제네레이터를 작성합니다.

 public Random(long seed) { setSeed(seed);
 }

사 난수 제네레이터 상태를 보관 유지하기 위해, next 메서드에 의해 사용됩니다.

파라미터:

seed - 초기 배정

관련 항목:

setSeed(long)

메서드의 상세

setSeed

public void setSeed(long seed)

단일의 long 형의 배정을 사용해, 난수 제네레이터의 배정을 설정합니다. setSeed 일반 규약에서는 배정으로서 인수 seed를 사용해 작성된지 얼마 안된 상태와 같게 되도록, 이 난수 제네레이터 객체 상태를 변경합니다. setSeed 메서드는 Random 클래스에 의해 다음과 같이 구현됩니다.

 synchronized public void setSeed(long seed) { this.seed = (seed ^ 0x5DEECE66DL) & ((1L << 48) - 1);
 haveNextNextGaussian = false;
 }

Random 클래스에 한 setSeed 구현은 지정된 배정의 48 비트만을 사용하고 있습니다만, 일반적으로는 메서드는 변경하는 것으로써, 배정값으로 long 인수의 64 비트 모든 것을 사용할 수도 있습니다. 주: 배정치는 AtomicLong 입니다만, haveNextNextGaussian 적정한 시멘틱스를 보증하기 위해, 이 메서드의 동기를 계속해 실시할 필요가 있습니다.

파라미터:

seed - 초기 배정

next

protected int next(int bits)

다음의 사 난수를 생성합니다. 이 메서드는 다른 모든 메서드에 의해 사용되므로 서브 클래스에 의해 덧쓰기됩니다.

next 일반 규약에서는 int 형의 값을 돌려주고, 인수 bits가 1 ~ 32 (1 으로 32를 포함한다)의 범위의 경우는 반환값이 많은 하위 비트가 (거의) 독립에 선택된 비트값이 되어, 각각의 값은 (거의) 균등하게 0 또는 1 이 됩니다. next 메서드는 Random 클래스에 의해 다음과 같이 구현됩니다.

 synchronized protected int next(int bits) { seed = (seed * 0x5DEECE66DL + 0xBL) & ((1L << 48) - 1);
 return (int)(seed >>> (48 - bits));
 }

이것은 D. H. Lehmer에 의해 정의된, 선형 합동 사 난수 제네레이터입니다. 자세한 것은 Donald Knuth 저 「The Art of Computer Programming, Volume 2: Seminumerical Algorithms」의 3.2. 1을 참조하십시오.

파라미터:

bits - 랜덤 비트

반환값:

난수 제네레이터의 순서를 사용해 생성된, 다음의 사 난수

도입된 버전 :

JDK1. 1

nextBytes

public void nextBytes(byte[] bytes)

랜덤 바이트를 생성해, 사용자 지정의 바이트 배열에 배치합니다. 작성되는 랜덤 바이트의 수는 바이트 배열의 길이와 동일해집니다.

파라미터:

bytes - 랜덤 배열을 배치하는 null 이외의 바이트 배열

도입된 버전 :

JDK1. 1

nextInt

public int nextInt()

난수 제네레이터의 순서를 사용해, 일님 분포의 int 형의 사 난수를 리턴합니다. nextInt 일반 규약에서는 1개의 int 형의 값이 사 난수로서 생성되어 리턴됩니다 . 2³² 가능한 모든 int 값이 (거의) 균등인 확률로 생성됩니다. nextInt 메서드는 Random 클래스에 의해 다음과 같이 구현됩니다.

 public int nextInt() {  return next(32);
 }

반환값:

난수 제네레이터의 순서를 사용해 생성된 등분옷감의 int 형 사 난수

nextInt

public int nextInt(int n)

난수 제네레이터의 순서를 사용해, 0 으로부터 지정된 값의 범위 (0 은 포함하지만, 그 지정된 값은 포함하지 않는다)에서 일님 분포의 int 형의 사 난수를 리턴합니다. nextInt 일반 규약에서는 지정된 범위내의 1개의 int 치가 사 난수로서 생성되어 리턴됩니다 . n개의 가능한 모든 int 값이 (거의) 균등인 확률로 생성됩니다. nextInt(int n) 메서드는 Random 클래스에 의해 다음과 같이 구현됩니다.

public int nextInt(int n) { if (n<=0)            throw new IllegalArgumentException("n must be positive");
 if ((n & -n) == n)  // i.e., n is a power of 2 return (int)((n * (long) next(31)) >> 31);
 int bits, val; do { bits = next(31); val = bits % n; } while(bits - val + (n-1) < 0); return val; } 

상기의 설명으로 「거의」라고 하는 말을 사용하고 있는 것은 next 메서드가 단지 거의 무관계하게 선택된 비트의 중립적인 소스이기 때문입니다. 랜덤에 선택된 비트의 완전한 소스이다고 하면, 나타난 알고리즘은 지정된 범위로부터 완전한 일관성으로 int 형의 값을 선택하게 됩니다.

이 알고리즘은 다소 취급하기 힘든 면이 있습니다. 이 알고리즘은 한결같지 않은 분포가 되는 값을 거절합니다 (2^31가 n 로 갈라지지 않는 것에 밤). 값이 거절되는 확률은 n에 따라서 다릅니다. 최악의 케이스는 n=2^30+1 로 이 경우 거절의 확률은 1/2 이 되어, 루프가 강제 종료할 때까지가 예상되는 반복 회수는 2회입니다.

이 알고리즘은 n가 2 누승인 케이스를 특별히 처리합니다. 이 알고리즘은 기본으로 되는 사 난수 제네레이터로부터 적절한 수의 상위 비트를 리턴합니다. 특별한 처리가 없는 경우는 적절한 수의 「하위」비트가 리턴됩니다 . 이 클래스에서 구현되고 있는 것 같은 선형 합동 사 난수 제네레이터는 하위 비트의 값의 순서로 주기가 짧은 일이 알려져 있습니다. 그 때문에 이 특별한 케이스에서는 n가 2가 작은 누승인 경우, 이 메서드가 연속한 호출에 의해 리턴된 값의 순서의 길이가 큰폭으로 길어집니다.

파라미터:

n - 리턴된 난수의 한계치. 정의 값이 아니면 안된다

반환값:

0 ~ n 범위 (0 은 포함하지만, n는 포함하지 않는다)에서 일님 분포의 int 형 사 난수

예외:

IllegalArgumentException - n가 잘못된 값 의 경우

도입된 버전 :

1.2

nextLong

public long nextLong()

난수 제네레이터의 순서를 사용해, 일님 분포의 long 형의 다음의 사 난수를 리턴합니다. nextLong 일반 규약에서는 1개의 long 형의 값이 사 난수로서 생성되어 리턴됩니다 . 2⁶⁴ 가능한 모든 long 값이 (거의) 균등인 확률로 생성됩니다. nextLong 메서드는 Random 클래스에 의해 다음과 같이 구현됩니다.

 public long nextLong() { return ((long) next(32) << 32) + next(32);
 }

반환값:

난수 제네레이터의 순서를 사용해 생성된, 일님 분포의 long 형의 다음의 사 난수

nextBoolean

public boolean nextBoolean()

난수 제네레이터의 순서를 사용해, 일님 분포의 boolean 형의 다음의 사 난수를 리턴합니다. nextBoolean 일반 규약에서는 1개의 boolean 형의 값이 사 난수로서 생성되어 리턴됩니다 . true와 false값이 (거의) 동일한 확률로 생성됩니다. nextBoolean 메서드는 Random 클래스에 의해 다음과 같이 구현됩니다.

 public boolean nextBoolean() {return next(1) ! = 0;} 

반환값:

난수 제네레이터의 순서를 사용해 생성된 등분옷감의 boolean 형 사 난수

도입된 버전 :

1.2

nextFloat

public float nextFloat()

난수 제네레이터의 순서를 사용해, 0.0 ~ 1.0 범위에서 일님 분포의 float 형의 사 난수를 리턴합니다.

nextFloat 일반 규약에서는 0.0f ~ 1.0f 범위 (0.0f는 포함하지만, 1.0f는 포함하지 않는다)로부터 (거의) 균등인 확률로 선택된 1개의 float 치가 사 난수로서 생성되어 리턴됩니다 . m x 2^-24 라고 하는 형식 (m는 2²⁴ 미만의 정의 정수)의 2²⁴ 가능한 모든 float 값이 (거의) 균등인 확률로 생성됩니다. nextFloat 메서드는 Random 클래스에 의해 다음과 같이 구현됩니다.

 public float nextFloat() { return next(24) / ((float)(1 << 24));
 }

상기의 설명으로 「거의」라고 하는 말을 사용하고 있는 것은 next 메서드가 단지 거의 무관계하게 선택된 비트의 중립적인 소스이기 때문입니다. 랜덤에 선택된 비트의 완전한 소스이다고 하면, 나타난 알고리즘은 지정된 범위로부터 완전한 일관성으로 float 형의 값을 선택하게 됩니다.

[이전의 버전의 Java 에서는 결과는 다음과 같이 잘못해 계산되었습니다.

 return next(30) / ((float)(1 << 30));

이것이기도 한 정도 동일하게 생각됩니다만, 실제로는 부동 소수점수(실수)의 둥근에서의 바이어스를 위해서 다소의 격차가 생기므로 유효 숫자의 하위 비트가 1 보다 0 이 되는 것이 많아지기 쉽상이었습니다. ]

반환값:

난수 제네레이터의 순서를 사용한, 0.0 ~ 1.0 범위에서 일님 분포의 float 형의 다음의 사 난수

nextDouble

public double nextDouble()

난수 제네레이터의 순서를 사용해, 0.0 ~ 1.0 범위에서 일님 분포의 double 형의 사 난수를 리턴합니다.

nextDouble 일반 규약에서는 0.0d ~ 1.0d 범위로부터 (거의) 균등인 확률로 선택된 1개의 double 치가 사 난수로서 생성되어 리턴됩니다 . m x 2^-53 라고 하는 형식 (m는 2⁵³ 미만의 정의 정수)의 2⁵³ 가능한 모든 float 값이 (거의) 균등인 확률로 생성됩니다. nextDouble 메서드는 Random 클래스에 의해 다음과 같이 구현됩니다.

 public double nextDouble() { return (((long) next(26) << 27) + next(27)) / (double)(1L << 53);
 }

상기의 설명으로 「거의」라고 하는 말을 사용하고 있는 것은, next 메서드가 단지 거의 무관계하게 선택된 비트의 중립적인 소스이기 때문입니다. 랜덤에 선택된 비트의 완전한 소스이다고 하면, 나타난 알고리즘은 지정된 범위로부터 완전한 일관성으로 double 형의 값을 선택하게 됩니다.

[이전의 버전의 Java 에서는 결과는 다음과 같이 잘못해 계산되었습니다.

 return (((long) next(27) << 27) + next(27)) / (double)(1L << 54);

이것이기도 한 정도 동일하게 생각됩니다만, 실제로는 부동 소수점수(실수)의 둥근에서의 바이어스를 위해서 큰 격차가 생기므로 유효 숫자의 하위 비트가 0 이 되는 것이 1 이 되는 것의 3 배 있었습니다. 이 정도의 격차는 실제로는 문제가 되지 않습니다만, 완전성을 요구해 수정을 시도하고 있습니다. ]

반환값:

난수 제네레이터의 순서를 사용한, 0.0 ~ 1.0 범위에서 일님 분포의 double 형의 다음의 사 난수

nextGaussian

public double nextGaussian()

난수 제네레이터의 순서를 사용해, 평균 0.0, 표준 편차 1.0 Gauss ( 「정규」) 분포의 double 형의 사 난수를 리턴합니다.

nextGaussian 일반 규약에서는 평균 0.0, 표준 편차 1.0 (거의) 보통 의 정규 분포로부터 선택된, 1개의 double 형의 값이 사 난수로서 생성되어 리턴됩니다 . nextGaussian 메서드는 Random 클래스에 의해 다음과 같이 구현됩니다.

 synchronized public double nextGaussian() { if (haveNextNextGaussian) { haveNextNextGaussian = false;
 return nextNextGaussian;
 } else { double v1, v2, s;
 do {  v1 = 2 * nextDouble() - 1;
   // between -1. 0 and 1.0 v2 = 2 * nextDouble() - 1;
   // between -1. 0 and 1.0 s = v1 * v1 + v2 * v2;
 } while (s >= 1 || s == 0);
 double multiplier = Math.sqrt(-2 * Math.log(s) /s);
 nextNextGaussian = v2 * multiplier;
 haveNextNextGaussian = true;
 return v1 * multiplier;
 } }

이것은 Donald E. Knuth 저 「The Art of Computer Programming, Volume 2: Seminumerical Algorithms」의 3.4. 1 C, 알고리즘 P 로 설명되고 있는 G. E. P. Box, M. E. Muller 및 G. Marsaglia 「polar method」를 사용합니다. Math.log와 Math.sqrt 호출만으로 2개의 다른 값을 생성하는 것에 주의해 주세요.

반환값:

난수 제네레이터의 순서를 사용한, 평균 0.0, 표준 편차 1.0 Gauss ( 「정규」) 분포의 double 형의 다음의 사 난수