Java Park Miller Carta PRNG随机发生器allways返回2.33E-10

我正在尝试用Java实现Park Miller Carta PRNG随机数生成器

下面是ActionScript 3中随机函数的实现

我没有太多的运气让它在Java中工作：

int seed = 20; //for example.

public double random() {
    seed = (seed * 16807) % 2147483647;
    return seed / 0x7FFFFFFF + 0.000000000233;
}

这总是返回

2.33E-10

。你知道我在Java中做错了什么吗？（AS3代码返回

0.0001565276181885122

，然后返回

0.630757630963248

，前两个响应的种子为

20

）。

替换：

return seed / 0x7FFFFFFF+0.000000000233;

与：

是一个整数运算，因为两个参数都是整数。整数除法总是向下舍入“真”结果。在这种情况下，真实结果介于0和1之间，因此操作始终返回0

要获得浮点结果，至少有一个参数必须是浮点，可以这样实现：

return (double)seed / 0x7FFFFFFF + 0.000000000233;

运算符优先级

(seed / 0x7FFFFFFF)+0.000000000233;

---

是你真正拥有的。这就是你的意思吗？

好的，那么关键的问题是你需要做浮点除法，而不是像其他人指出的那样做整数除法

但我认为修复这个特定的代码有点超出了重点。为什么一开始就要麻烦它呢？它使用的基本上是同一类算法java.lang.Random

如果你想要一个快速生成器，考虑一个。如果你想要一个质量好的生成器，你就有了它（尽管它慢得多），考虑一下数字配方算法（一个相当快的组合发生器），你可以在java中实现如下：

public class HighQualityRandom extends Random {

  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();
  }

  @Override
  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;
      return (x + v) ^ w;
    } finally {
      l.unlock();
    }
  }

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

}

公共类HighQualityRandom扩展了Random{
private Lock l=新的可重入锁（）；
私人长u；
专用长v=41018428876551017L；
私人长w=1；
公共暴政（）{
这个（System.nanoTime（））；
}
公共高质量暴政（长种子）{
l、 锁（）；
u=种子^v；
nextLong（）；
v=u；
nextLong（）；
w=v；
nextLong（）；
l、 解锁（）；
}
@凌驾
公共长下长（）{
l、 锁（）；
试一试{
u=u*286293355577941757L+7046029254386353087L；
v^=v>>>17；
v^=v>>8；
w=4294957665L*（w&0xffffffff）+（w>>>32）；
长x=u^（u>>35；
x^=x>>（64位）；
}
}

这是从我需要并发的代码中复制出来的；原则上可以去掉锁，或者只使用常规同步

---

如果您绝对坚持使用Park Miller Carta，我至少会将其包装在一个随机子类中，并让java.util.Random负责将int转换为double等——毕竟，这就是面向对象语言中的可扩展库的用途……

为什么？如果这是为了您自己的启发，这是一件事，但对于生产代码来说确实是good（即加密安全）生成随机数非常困难。RNG可能是大多数密码系统中最大的技术漏洞。@Chris和Park Miller Carta相当糟糕。不，优先级规则可能不同。此外，除法运算符的语义可能不同，这似乎是已经发生的事。

return (double)seed / 0x7FFFFFFF + 0.000000000233;

(seed / 0x7FFFFFFF)+0.000000000233;

public class HighQualityRandom extends Random {

  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();
  }

  @Override
  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;
      return (x + v) ^ w;
    } finally {
      l.unlock();
    }
  }

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

}