Java 更好的整数随机数发生器

目前，我正在使用随机数生成JPanel中组件的位置。我发现使用

Random.nextInt（6000）返回了太多小于100的数字，太多，我的意思是绝大多数数字都小于100。因此，我研究了它，发现了一个使用
Long
的高质量随机数生成器，因此我冒昧地对它进行了正确的格式化（请参见下面的实现）。在那之后，我得到了太多1000-2000范围内的数字

在使用计数器变量进行测试后，当我生成2000个数字时，其中大约1350个在该范围内

我需要一个更随机的数字生成器，甚至是一个真正随机的数字生成器（我不希望得到，但如果我能得到的话会更好）

随机类别：

public class HighQualityRandom extends Random {
private static final long serialVersionUID = 1L;

private Lock l = new ReentrantLock();
  private long u;
  private long v = 4101842887655102017L;
  private long w = 1;

  public HighQualityRandom() {
    this(System.nanoTime());
  }
  public HighQualityRandom(long seed) {
    l.lock();
    u = seed ^ v;
    nextLong();
    v = u;
    nextLong();
    w = v;
    nextLong();
    l.unlock();
  }

  public long nextLong() {
    l.lock();
    try {
      u = u * 2862933555777941757L + 7046029254386353087L;
      v ^= v >>> 17;
      v ^= v << 31;
      v ^= v >>> 8;
      w = 4294957665L * (w & 0xffffffff) + (w >>> 32);
      long x = u ^ (u << 21);
      x ^= x >>> 35;
      x ^= x << 4;
      long ret = (x + v) ^ w;
      return ret;
    } finally {
      l.unlock();
    }
  }

  public int next(int bits) {
    return (int) (nextLong() >>> (64-bits));
  }

}

平均而言，约有37-40人（1000人中）不到100人。所以我错了，肯定不是50%都在盒子上或盒子外。但是：在可供选择的
28311552
可能的解决方案（地图为6144x4608）中，似乎太多了，无法停留在我不知道您在做什么，但这里有一个小示例程序：

Random r = new Random();
int count = 0;
for (int i = 0; i < 1000_000; i++)
    if (r.nextInt(6000) < 100)
        count++;
System.out.println(count);

理想情况下是：
100/5999*1000000=16669
。我认为这很接近

你做错了什么。请发布原始代码，证明
Random.nextInt（6000）
在超过50%的情况下给出的值小于100

为了在游戏中生成随机数，这是非常好的。也有，但你不需要为游戏，而且它是显着较慢

编辑：

编辑：您总是在创建一个新的
Random
实例！不要那样做。如果总是创建一个新的
Random
实例，并且没有指定种子值，则将根据计算机的当前时间对其进行种子设定。这本身将减少生成器的“随机性”

如我的示例所示：创建一个
Random
实例，可以选择将其播种到任何您想要的地方，并始终使用它

编辑#2:

种子：它有点像随机数生成器的“状态”。从
随机
类javadoc中引用：

如果使用相同的种子创建了两个Random实例，并且对每个实例进行了相同的方法调用序列，则它们将生成并返回相同的数字序列

实际上，如果要复制相同的序列，只需设置种子。例如，您保存了一个游戏/重播，并希望重新播放该游戏。在这种情况下，您会将起始种子与游戏/重播一起保存，当再次玩游戏时，您会设置保存的种子，从而获得相同的随机序列。
您的数字剥离问题导致了您的问题。XOR移位生成器工作正常，但其范围是64位——2的幂次方，而不是10的幂次方，因此没有理由认为其输出的十进制数字是随机的。因此，取随机值并使用mod（10000），而不是选择十进制数字

99%的程序员对数学理解不足，无法改进RNG或密码。不幸的是，大约10%的程序员认为他们在这1%的人能做到。寓意：不要弄乱RNG，只需按预期使用它，并仔细阅读文档。
请先展示一个简短但完整的程序，演示
Random.nextInt
的问题。我强烈怀疑问题是否出在库随机数生成器上
Random
在加密方面可能不强，但它肯定不会在您观察的方式上产生偏差。如果您得到的数字太多，小于100（或在1000-2000范围内），那么问题几乎肯定在于您如何使用该软件包。请向我们展示该代码，而不是无法解决您的问题的替代PRNG。@ControlAltDel，这就是为什么我说我不希望有真正的随机数生成器。你链接的最后一句话。是的，我们不相信你！哈哈。另外，试试ThreadLocalRandom，它应该会更快。@NicholasEason，你也会检查我所做的编辑。我在我的问题中问过，但每个人似乎都忽略了它。。什么是种子？随机化种子似乎已经将计数减少到32-35。这是一个好的做法吗？@Nicholasason实际上，如果你想复制相同的序列，你只需要设定种子。例如，请参见编辑。要使您的计数接近理想值，唯一需要的是有一个
Random
实例，并且不要每次都创建一个随机数。挑剔：如果模恰好不是2的幂，使用模的建议也不会产生完全均匀的分布。更小的数字仍然会有更高的频率，如果你想象一个只提供14位随机性（0-16383）的RNG，并从那里取模，这是显而易见的。0-6383范围内的数字出现的几率是6384-9999数字的两倍。模并不是偏置问题的通用解决方案，这让你下面的咆哮有些讽刺。我的目标不是“改进”RNG，而是将其格式化为4位整数。是的，常用的方法是使用模。它并不像前面指出的那样完美，但在64位时就足够了。如果你真的需要完美，你必须做拒绝抽样。
    public int getRandomX(){
    Random ran = new Random();
    int rand = ran.nextInt(6144);

    if(rand <= 100){
        Game.between++;
    }

    return rand;
}
public int getRandomY(){
    Random ran = new Random();
    int rand = ran.nextInt(4608);

    if(rand <= 100){
        Game.between++;
    }
    System.out.println(Game.between);

    return rand;
}

Random r = new Random();
int count = 0;
for (int i = 0; i < 1000_000; i++)
    if (r.nextInt(6000) < 100)
        count++;
System.out.println(count);

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