Generate random-Objekte in Java

im tun, eine Erfolgskontrolle der graphdatabases im Kontext der Prozessmodellierung.
Daher richte ich einen einfachen testcase, welche Spuren die Leistung von einfachen Einsätze in der embedded N4J Datenbank. Dies ist ein Auszug aus meinem testcase.

@Test
    public void insertQuants(){
        int size =750;
        /**
         * create 10 different languages and store them in the ArrayList
         */
        ArrayList<Language> lngs = new ArrayList<Language>();
        for(int i=0; i<10; i++){
            String title = "Testsprache " + String.valueOf(i);
            String description = "Beschreibung " +String.valueOf(i); 
            lngs.add(modelservice.createLanguage(title,description));
        }           
        /**
         * Create different models and assign them to different
         * language objects
         */
        for(int i=0; i<size; i++){
            String title = "Testmodel " + String.valueOf(i);
            //get random between 0 and 9
            int fin = (int) Math.round(Math.random()*9);
            //fetch random Language object out of ArrayList
            Language l = lngs.get(fin);
            Model m = modelservice.createModel(l, title);
            l.addModel(m);
            template.save(l);
        }

Methoden createModel in modelservice Rückkehr der spezifischen erstellten Objekt ( Modell oder Sprache ).
Die Frage, die ich bin derzeit konfrontiert ist, dass die zufällige Zuordnung von Sprachen zu den Modellen nicht arbeiten. Das Skript weist jedem Modell ein language-Objekt. In meinem Kopf es sollte eher nach dem Zufallsprinzip zuweisen von Sprachen zu modellieren.

InformationsquelleAutor Ben Matheja | 2013-07-11

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Das problem ist nicht mit der zufälligen Vergabe:
```
int fin = (int) Math.round(Math.random()*9);
```
Math.random() gibt eine double im Bereich: [0,1), multipliziert mit 9 ergibt: [0,9) und Rundung gibt [0,9]. Als CPerkins wies darauf hin, mit Random Aussehen kann einfacher und ist wahrscheinlich auch besser (da die Wahrscheinlichkeit der Erzeugung von zahlen 0 bis 9 ist nicht einheitlich, mit deiner Methode), aber die random number generation range ist korrekt. Das Problem ist nicht der code, den Sie uns gezeigt haben. Vielleicht ist es in addModel() oder save().
- Ich schlage vor, dass Sie tun, einige weitere Tests, und sobald Sie haben eine genauere Vorstellung von dem, was falsch läuft, nach einer anderen Frage, wenn Sie nicht lösen können es.
- danke für die schnelle Antwort, ich werde mal einen genaueren Blick auf die addModel / speichern von Methoden implementiert
- Code funktioniert, es war nur meine mangelnde Kompetenz in Bezug auf die Nutzung von neoclipse zu verfolgen Knoten gespeichert in n4j 🙂 Aber ich werde implementieren von änderungen, um die zufällige element für immer eine gleichmäßige Verteilung der zahlen
- Macht Sinn. Viel Glück.
InformationsquelleAutor Steve P.
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Dies ist nicht Ihr problem, aber es ist eine problem: Mathematik.random liefert einen double zwischen 0 und 1. Die Multiplikation, die durch 9 und Rundung nicht geben Ihnen eine faire Verteilung (null und neun erscheint nur halb so oft, wie Sie möchten). Ändern:
```
int fin = (int) Math.round(Math.random()*9);
```
etwas mehr wie
```
Random randomGenerator = new Random();
...
int fin = randomGenerator.nextInt(10);
```
- Wie nicht es? 9 * [0,1) = [0, 9). Rundung gibt [0,9]. Mit Random sieht einfacher, aber was er hat funktioniert.
- Es ist nie 1. Er werde die 9. Wert weniger Häufig als andere Werte, denn es gibt keine Runde ab. .
- Fair genug, das ist wahr für 0, zu. Bearbeiten Sie Ihre post. Die Reichweite ist definitiv [0,9]; dennoch, das ist nicht sein problem (er hält immer die gleiche Zahl).
InformationsquelleAutor CPerkins

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