本文实例为大家分享了java随机数生成代码，供大家参考，具体内容如下
包com.gonvan.common.utils;导入Java.util。*; /** * * * * * @author yuerzm * * /公共最终类LotteryaliasMethod { /** *用于从分布中采样的随机数生成器。 */私人最终随机随机； /***别名表。 */ private final int []别名; /***概率表。 */私人最终双[]概率； /** *根据概率分布构建了一种从离散分布中采样的新别秒示例，并 *手动退回结果。 * <p/> *作为输入给出的概率列表，与结果相对应0、1， * ...，n -1，此构造函数创建了从此分布中有效采样所需的概率和别名表 *。 * * @param概率 *概率列表。 */ public lotteryaliasmethod（list <double>概率）{this（概率，new Random（））; } /** *根据概率分布从离散分布中构建一个新的别名术，从离散分布中样本和 *手动恢复结果。 * <p/> *作为输入给出的概率列表，与结果相对应的概率列表， *， * ...，n -1，以及应用作 *基础生成器的随机数生成器，该构造函数创建了有效地从该分布中进行采样所需的概率和 *别名表。 * * @param概率 *概率列表。 * @param随机 *随机数生成器 * / public lotteryaliasmethod（list <double>概率，随机随机）{ / *开始对输入进行基本的结构检查。 */ if（probabilities == null || random == null）抛出新的nullpointerexception（）;如果（promabilities.size（）== 0）抛出新的illegalargumentException（“概率向量必须是非空的。”）; /*为概率和别名表分配空间。 */概率= new double [probabilities.size（）]; alias = new Int [Probibilities.size（）]; /*存储基础发电机。 */ this.random = random; /*计算平均概率并缓存以供以后使用。 * /最终双平均值= 1.0 / promabilities.size（）; / * *制作概率列表的副本，因为我们将对其进行 *更改。 */概率= new ArrayList <double>（概率）; /*创建两个堆栈以在我们填充表时充当工作清单。 */ deque <integer> small = new Arraydeque <integer>（）; Deque <integer> grine = new Arraydeque <integer>（）; /*使用输入概率填充堆栈。 * / for（int i = 0; i <probabilities.size（）; ++ i）{ / * *如果概率低于平均概率，则我们将 *添加到小列表中；否则，我们将其添加到大列表中。 */ if（probabilities.get（i）> =平均）大add（i）;否则小add（i）; } / * *作为注意：在算法的数学规范中，我们 *将始终在大列表之前用尽小列表。但是， *由于浮点不准确，这不一定是正确的。 *因此，这个内部循环（尝试配对大小元素）将不得不检查两个列表都不为空。 * / while（！small.isempty（）&&！ */ int lys = small.removelast（）; int more = ligal.removelast（）; / * *这些概率尚未扩大到使 * 1/n的重量1.0。我们在这里做到这一点。 */概率[lims] = promabilities.get（lims） * probibilities.size（）;别名[LINS] = MORE; / * *通过适当的 *降低较大的概率。 */ probabilities.set（更多，（probabilities.get（more） + probabilities.get（lys）） - 平均值）; / * *如果新概率小于平均值，则将其添加到 *小列表中；否则将其添加到大列表中。 * / if（probabilities.get（more）> = 1.0 / probabilities.size（））否则小add（更多）; } / * *在这一点上，所有内容都在一个列表中，这意味着 *剩余的概率应为1 /n。基于此，将它们 *适当地设置。由于数值问题，我们无法确定哪个 *堆栈将保存条目，因此我们两者都清空。 */ while（！small.isempty（））概率[small.removelast（）] = 1.0;而（！ } /***从基础分布中采样一个值。 * * @return从基础分布中采样的随机值。 * / public int next（）{ /*生成一个公平的模具卷以确定要检查哪个列。 */ int column = random.nextint（probinality.length）; /*生成一个有偏见的硬币折腾，以确定选择哪种选项。 */ boolean cointoss = random.nextDouble（）<概率[列]; /*基于结果，返回列或别名。 */返回COINTOSS？列：别名[列]; }}}以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。，希望对大家的学习有所帮助。