如何在特定范围内生成随机int值？
以下方法存在与整数溢出相关的错误：
randomNum = minimum + (int)(Math.random() * maximum);
// Bug: `randomNum` can be bigger than `maximum`.
Random rn = new Random();
int n = maximum - minimum + 1;
int i = rn.nextInt() % n;
randomNum = minimum + i;
// Bug: `randomNum` can be smaller than `minimum`.
当前回答
int func(int max, int min){
int range = max - min + 1;
// Math.random() function will return a random no between [0.0,1.0).
int res = (int) ( Math.random()*range)+min;
return res;
}
其他回答
假设您希望范围在0-9之间，0是最小值，9是最大值。以下函数将打印0到9之间的任何内容。所有范围都一样。
public static void main(String[] args) {
int b = randomNumberRange(0, 9);
int d = randomNumberRange (100, 200);
System.out.println("value of b is " + b);
System.out.println("value of d is " + d);
}
public static int randomNumberRange(int min, int max) {
int n = (max + 1 - min) + min;
return (int) (Math.random() * n);
}
有一个图书馆在https://sourceforge.net/projects/stochunit/用于处理范围的选择。
StochIntegerSelector randomIntegerSelector = new StochIntegerSelector();
randomIntegerSelector.setMin(-1);
randomIntegerSelector.setMax(1);
Integer selectInteger = randomIntegerSelector.selectInteger();
它具有边缘包含/排除。
只需执行以下语句即可完成：
Randomizer.generate(0, 10); // Minimum of zero and maximum of ten
下面是它的源代码。
文件Randomizer.java
public class Randomizer {
public static int generate(int min, int max) {
return min + (int)(Math.random() * ((max - min) + 1));
}
}
它只是干净和简单。
在A和b之间生成n个随机数的简单方法例如a=90，b=100，n=20
Random r = new Random();
for(int i =0; i<20; i++){
System.out.println(r.ints(90, 100).iterator().nextInt());
}
r.ints（）返回一个IntStream，并有几个有用的方法，看看它的API。
import java.util.Random;
public class RandomSSNTest {
public static void main(String args[]) {
generateDummySSNNumber();
}
//831-33-6049
public static void generateDummySSNNumber() {
Random random = new Random();
int id1 = random.nextInt(1000);//3
int id2 = random.nextInt(100);//2
int id3 = random.nextInt(10000);//4
System.out.print((id1+"-"+id2+"-"+id3));
}
}
您也可以使用
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;
Random random = ThreadLocalRandom.current();
然而，这个类在多线程环境中表现不佳。
