Java Random（种子）在索引处获得Random？

下面的解释是我目前的代码

Random seeded = new Random(seed);

    for(int j = 0; j < 3; j++)
    {
        for (int i = 0; i < 10; i++)
            System.out.println(i + " : " + seeded.nextInt(100));
        System.out.println("{}");
        seeded= new Random(seed);
    }

我的目标正是上述目标。我想创建一个扩展Random的类，它包含一个GetSeedEdintaIndex函数。例如，我想实现这个类，如下所示

IndexedRandom random = new IndexedRandom(seed);
int iAt30 = random.getIntAtIndex(30);

目前，要做到这一点，我有以下代码

public int getIntAtIndex (int index)
{
    Random temp = new Random(seed);
    for(int i = 0; i < index - 1; i++)
        temp.nextInt();

    return temp.nextInt();
}

public int getIntAtIndex（int索引）
{
随机温度=新随机（种子）；
对于（int i=0；i

我只是在随机X中循环多次，直到它达到所需的数量。然而，如果我选择一个大的索引，比如3000000，我更希望这个方法得到优化。有什么方法可以优化它吗？

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这种方法在任何设备、PC或手机上运行只需约0.34秒。我问这个问题只是因为它看起来像是在浪费299999次计算，即使这对系统来说不是很难。如果可能的话，为什么不优化呢？

简单的回答是：不，它是一个随机函数，生成的伪随机数是前一次执行的结果，因此它仅在以相同的方式应用时产生相同的结果

但是对于您的实现，还有一些替代方案。但在优化之前，您应该验证是否确实需要优化。因为我觉得这有点像过早优化。那么，为什么您希望优化此方法？您是否已经确定了要解决的性能瓶颈？多久调用一次？优化的权衡是什么？等等

因此，假设您有很好的理由对该方法进行优化，以下是一些备选方案：

• 根据内存限制，您可以预先填充一个完整的随机数数组并将其保存在内存中。这将需要约12 MB的内存。这可能是速度方面最有效的方法。如果经常只请求较低的值，您可以只预计算前1000个值并将其保存在内存中，然后计算高于此值的所有值。如果请求低于1000的值的频率高于请求更高的值的频率，则此方法是好的
• 如果您从未生成3M值，但3M仅定义值范围，另一种方法是将已计算的值保留在地图中，以便您可以查找它们，而不是重新计算它们。如果请求的索引相当随机，但对同一索引多次请求相同值的概率很高，那么这种方法将是好的
• 另一种方法是将以前的

  实例保持为随机的
  
  在地图中生成数字，然后从
  随机数开始计算仅次于请求数字的索引。比如说
  
  
  getIntAtIndex（10）->索引<10不随机，计算10，
  map.put（10，temp）
  getIntAtIndex（5）->索引<5不随机，计算为5，
  map.put（5，temp）
  getIntAtIndex（7）->
  Random temp=map.remove（5）
  ，计算7，
  map.put（7，temp）
  getIntAtIndex（12）->
  Random temp=map.remove（10）
  ，计算12，
  map.put（12，temp）
  

但是，如果这种方法比仅仅重新计算要慢，特别是对于较小的索引，我不会感到惊讶，因为您必须在每个请求上搜索键

实际上，

Random

的实现是基于基本运算符的，因此编译器应该能够非常有效地进行优化。因此，在采取任何行动之前，我强烈建议分析是否真的存在瓶颈

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编辑

我使用索引和迭代次数的各种组合运行测试。结果是，优化是你应该做的最低限度。我花了100秒来计算我5岁的核心搭档的指数100'000的值。执行时间随索引数线性增加，影响远大于预期

这使得上面列出的所有优化都完全过时了

假设用例是，您希望给定输入值的可复制伪随机值在每次程序执行时不同，但在运行时保持不变

因此，我建议采用不同的方法。使用索引值作为种子，并通过更改计算结果的迭代次数来添加随机数。下面的代码段将生成100个程序执行的随机序列。如果需要更多随机数，请更改计算“种子”的模，但要注意，执行时间以线性方式增加。所以也许100就足够了

private long seed = System.currentTimeMillis() % 100;
public int getIntAtIndex (int index)
{
    Random temp = new Random(index);
    for(int i = 0; i < seed; i++)
        temp.nextInt();
    return temp.nextInt();
}

private long seed=System.currentTimeMillis（）%100；
公共整数getIntAtIndex（整数索引）
{
随机温度=新随机（索引）；
for（int i=0；i

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如果游戏是这样的，你应该用一个给定的种子初始化一个随机变量，然后通过重复使用同一个随机对象来计算游戏的“开始参数”来计算所有需要的值。也就是说，如果需要100个int参数，请调用100次nextInt（）。

java.util.Random

是使用以下循环来推进种子：

(seed * 0x5DEECE66DL + 0xBL) & ((1L << 48) - 1)

有两个原因使我没有尝试将其作为有效的Java语句编写。第一个是我们需要模幂运算来有效地计算它，第二个是我们需要80位算法来计算

（a^N-1）mod（a-1）m

。这两个问题都可以使用Java来解决，Java提供和任意精度的整数。或者，我们可以使用模幂算法的一个变体来计算

（（a^N-1）mod（a-1）m）/（a-1）

作为

（a^（N-1）+a^（N-2）+…+a+1）mod m

在64位算术的范围内，从而避免了我们必须经历

biginger

的开销

Nayuki是我之前联系过的人之一，他有一个o

(seed * 0x5DEECE66DL + 0xBL) & ((1L << 48) - 1)

new_seed = (a^N * seed mod m) + (b * ((a^N - 1) mod (a-1)m)/(a-1) mod m)