关于random（x）和random（）%x的数学问题-Java

所以我的问题是Java，但它可以是任何编程语言。 声明如下：

Random rnd = new Random();

我们想得到一个0到x范围内的随机数

我想知道以下各项之间是否存在数学上的差异：

rnd.nextInt() % x;

及

主要问题是，这些解决方案中的一个比另一个更随机吗？一种解决方案比另一种更合适或“正确”吗？如果它们相等，我将很高兴看到它的数学证明

newrandom（x）

只是用给定的种子创建了

Random

对象，它不会自行生成随机值

我想你是在问

nextInt（）%x

和

nextInt（x）

之间有什么区别

区别如下

nextInt（x）

nextInt（x）

生成一个随机数n，其中0≤ n

nextInt（）%x

nextInt（）%x

生成一个整数范围为1的随机数，然后应用模x。整个整数范围包括负数，因此结果也可能是负数。换句话说，范围是−x 此外，在大多数情况下，分布并不均匀

nextInt（）

有232种可能性，但是，为了简单起见，让我们假设它有24=16种可能性，并且我们选择x不是16或更大。假设x是10

所有的可能性都是0，1，2，…，14，15，16。应用模10后，结果为0、1、2、3、4、5、6、7、8、9、0、1、2、3、4、5这意味着某些数字比其他数字发生的可能性更大。这也意味着某些数字发生两次的变化增加了

正如我们所看到的，

nextInt（）%x

有两个问题：

范围不符合要求

分布不均

因此，您应该在此处明确使用nextInt（int-bound）。如果要求是“仅获取唯一编号”，则必须排除已从编号生成器中提取的编号。另见

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1根据。

欢迎使用“MS Paint”收听“数学洞察力”

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因此，从统计角度来看，这将取决于生成的数字的分布。首先，我们将把任何一个数字出现的概率视为一个独立事件（也称为丢弃种子，即RNG，等等）。然后，模数只是从

N

中取一系列数字（例如

a

），其中

0

您所说的“更多选项”是什么意思？使用

%

具有更差的统计特性。我的讲师声称，如果我们想要一个从0到100的数字，使用模有更多的选项在同一个数字中不会两次损坏。我声称这不是真的，我正在寻找一种方法来证明它。或者我错了。为了帮助说明问题，让我们使用较小的数字空间，例如，让我们假设

nextInt（）

实际返回的是

byte

值。在这种情况下，

nextInt（）

（无arg）返回范围

-128

到

127

的数字，因此如果

x=100

，

nextInt（）%x

将返回

-99

到

99

，并且

-28

和

27

之间的数字是其余数字的两倍。相比之下，

nextInt（x）

将返回

0

到

99

，所有数字的可能性相同。结论：你的老师大错特错了，当使用

%

时，获得相同数字两次的机会增加了，而且数字甚至不在相同的范围内。为什么会关闭？这个问题可能不完美，但有足够的理由继续讨论写一个答案。我支持安德烈亚斯的结论，即老师完全错了：如果没有一个具有统一概率分布的随机数生成器，你将很难证明它不会导致问题复杂化。更不用说如果

N%N>0

，那么

N

中的任何

a

都更有可能朝向l

a%n

rnd=new Random（x）；

创建一个新的随机数生成器对象。

rnd.nextInt（）%x；

使用此随机数生成器。我不会使用%（余数）操作符，而是使用rnd.nextInt（x）。

rnd.nextInt(x)