optimale Java Random seed

In Bezug auf die Bereitstellung der long zu Samen java.util.Random, wenn ich instanziieren Sie das Objekt einmal, es scheint, dass, wenn ich nur die Zeit nehmen, so wie ein samenkorn, das wird zufriedenstellend für die Lebensdauer des Programms, die für meinen Zweck bedeutet, dass das Ergebnis einer Reihe von anrufen, die an nextDouble() sieht random.

Nehme an aus Gründen der Einfachheit des Codes, instanziiere ich Random verwenden Sie es mehrmals, dann re-instanziieren, und wiederholen Sie. Wenn das Saatgut wird bereitgestellt, ebenso die Samen werden ähnlich sein und steigt, weil es basiert auf der Zeit. Das steigert sich, wird klein sein im Vergleich zu dem Wert, wenn es die Anzahl der Sekunden seit dem 1. Januar 1970. (Edit: Diese Frage wurde in dem Jahr 2011.)

Wenn ich die Kette Ausgabe von nextDouble() hat die re-Instanziierung Random mit einer nicht-zufälligen Zeit-basiert Saatgut verursachen eine subtile Muster erscheinen in der zusammengesetzten Kette der Ausgabe von nextDouble(). Ein weiterer Weg, um die phrase auf diese Frage ist: brauche ich einen Samen gezogen, einheitlich aus der Gruppe der long.

InformationsquelleAutor H2ONaCl | 2011-12-20

java random

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Sind Sie wahrscheinlich Wahrscheinlichkeit in einer situation wie dieser, wo Sie tatsächlich erhalten erhalten den gleichen Samen, besonders, wenn Sie entstanden sind, in der gleichen Millisekunde. Einige Maschinen haben eine Auflösung so niedrig wie 15 Millisekunden oder mehr, so wird es ein noch größeres problem.

Einen Weg ein, um dieses zu verwenden Math.random(). Er verwendet einen systemweiten random-Instanz, die immer nur instanziiert das erste mal es verwendet wird. Ich glaube nicht, dass Sie Zugriff auf die zugrunde liegende Instanz, so dass Sie nicht verwenden können, es zu bekommen nextInt() aber Sie können Math.random() für Doppel -, oder wenn Sie wirklich wollen, Ihr eigenes Random-Objekt, erhalten Sie eine double aus Math.random() konvertieren Sie Ihre bits in einem long und verwenden, die long wie Sie Ihr Saatgut für die neue Random.

Oracle docs für zufällig gefunden werden kann hier.
```
//create new random with seed from system random
Random r = new Random(Double.doubleToLongBits(Math.random()));
```
- Wow, danke Google. Sie verlinkte mich auf die 1.4.2 Dokumentation. Anscheinend bekam nie das memo, dass Java 7 ist?
- Ich habe bekommen in die Gewohnheit, hinzufügen java6 in alle meine google-Suchanfragen für Java 🙂 wie auch immer, update auf java6-link, mindestens.
- Vielleicht könnten Sie erklären, wie dieses ist besser als das, was Zufällig standardmäßig tut. 😉 (siehe meine Antwort)
- Du bist absoltely Recht. Ich war unter dem Eindruck, es verwendet System.currentTimeMillis() und ich wurde ganz bewusst die inneren Samen, die es hält. Ich nehme an, ich konnte sehen, einige nutzen für die Umgestaltung dieses in der Weise, dass für Testzwecke, die Sie konsequent bekam die gleichen Samen, aber das ist eine Strecke. Ich auf jeden Fall zugeben, dass diese Antwort beruhte auf einer fehlerhaften Annahme. Aber wir sind alle hier um zu lernen, richtig? 🙂
- Aus dem Speicher, Java 1.4.2 verwendet System.currentTimeMillis() und es nicht einen Zähler. Vielleicht sind Sie zeigen Ihre Java-Alter. 😉
- nicht genau, wie ich starten wollte, mein Tag!! Aber zumindest bin ich nicht verrückt. Ich könnte mir vorstellen, dass Sie beschlossen, zu verwenden nanoTime und der Zähler für genau diesen Zweck? Also, die Leute nicht zu tun, dumme stunts wie diese, um gut random Generatoren?
InformationsquelleAutor corsiKa
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Den automatisch generierten random seed verwendet wird.nanoTime und einen Zähler, um sicherzustellen, es ist immer anders. IMHO, gibt Es keine Notwendigkeit zu spielen, mit der Saat zu verbessern Zufälligkeit
```
public Random() {
    this(seedUniquifier() ^ System.nanoTime());
}

private static long seedUniquifier() {
    //L'Ecuyer, "Tables of Linear Congruential Generators of
    //Different Sizes and Good Lattice Structure", 1999
    for (;;) {
        long current = seedUniquifier.get();
        long next = current * 181783497276652981L;
        if (seedUniquifier.compareAndSet(current, next))
            return next;
    }
}
```
Random nutzt einen 48 bit seed und das wiederholt sich alle 2^48 fordert, was bedeutet, es kann nicht jede mögliche long oder double Wert.

Über Unordnung mit den Samen klingt ein bisschen wie triple zufällige Strategien, die nicht wirklich helfen. http://thedailywtf.com/Articles/Random-Char-and-TriplyRandom-Double.aspx

Wenn Sie wollen mehr Zufälligkeit, verwenden Sie SecureRandom, die nicht geben Sie die gleiche zufällige Abfolge, auch wenn Sie es einem Ausgangswert von 1, wie jedes mal. Dies kann produzieren alle möglichen long und double Wert.

InformationsquelleAutor Peter Lawrey
2

Kommt es auf den generator, aber natürlich, in meiner Erfahrung, eine kleine änderung an den Samen hat einen großen Einfluss auf die Werte, die generiert werden.

Es kann gut sein, nachweisbar mit ein bisschen Arbeit, aber, es sei denn, du machst das high-end-statistische Arbeit oder Kryptographie, die es nicht machen ein wenig Unterschied.

In jedem Fall, wenn Sie wurden, in dieser Art von Domäne, die Sie hätten hardware-basierten random number generation, wahrscheinlich mit so etwas wie der 3 kelvin hintergrund Strahlung für eine Quelle 🙂
- Oder ein troll, der sitzt in einer Höhle Schreien Nine. Nine. Nine. Nine. Nine. das ist das Problem mit zufällig, das kann man nie wissen!
- Versuchen Random random = new Random(441287210); for(int i=0;i<10;i++) System.out.print(random.nextInt(10)+" "); } Drucke 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
- Und, wenn Sie halten zu gehen, beginnen Sie immer verschiedene zahlen. Ich bin mir nicht ganz sicher, was Ihr Punkt ist, @Peter, es sei denn, es ist zur Veranschaulichung eine interessante Eigenschaft des Ausdrucks, die in der Java-PRNG, da 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 hat die gleiche Wahrscheinlichkeit wie 3 1 4 1 5 9 2 6 5 3 oder 2 7 1 8 2 8 1 8 2 8.
- Sorry, ich war zu kommentieren glowcoder Kommentar.
- Ach, ich Dummerchen, das macht viel mehr Sinn im Kontext jetzt.
InformationsquelleAutor paxdiablo

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