Math.random() 从 0 包含返回到 1 不包含有什么意义？答案

【问题标题】：What is the point of Math.random() returning from 0 inclusive to 1 exclusive?Math.random() 从 0 包含返回到 1 不包含有什么意义？
【发布时间】：2016-10-02 12:10:15
【问题描述】：

Math.random() 在我的控制台中返回一个二进制点后 17 位的数字，因此它恰好为 0 的概率非常低。当它基本上永远不会返回其中任何一个数字时，它在技术上可以为 0 但永远不能为 1 到底有什么意义？是什么导致了这个？有人可以给我一些Math.random() 的这个属性相关的例子吗？

【问题讨论】：

见过Math.floor(Math.random()*N)？我们绝对不想让N 回到那里。
the probability of it being exactly 0 is astronomically low 随机性的关键是不可预测的。
"恰好为 0 的概率非常低" - [0,1) 中任何其他值的概率也是如此
@BoltKey：当然它会改变一些东西——得到0 的概率会更小，并且小于得到数字 1…N-1 的概率。我承认，差别不大，但鉴于 JavaScript 数字的数量有限，它仍然存在差异。
@BoltKey：这使得它不再被正确分发 - 包括0 微不足道地解决了这个问题，所以这就是它完成的原因。

标签： random

【解决方案1】：

通常要生成随机浮点值，首先生成一个随机整数，然后将其缩放到浮点范围。由于浮点值的二进制表示，因此在 0 和 1 之间存在 2 的幂的均匀分布值，不包括 1.0。如果您确实包含 1.0，则范围是二加一的幂；而在这样的范围内生成一个统一的随机整数则要困难得多。

除此之外，返回 1.0 只会导致问题。在你将它乘以一个常数之后，你最终有一个非常小的机会，但仍然有机会得到这个常数。即使在使用四舍五入量化之后，与任何其他值相比，您仍然只能获得一半的发生机会（除了零，它也会受到同样的惩罚）。

所以这样做更容易，也更有用。

也就是说，这不是对完美均匀分布大惊小怪的地方。只需将一个浮点值（本质上仅限于某些有限值集）乘以一个常数并量化结果，您最终会得到一些结果比其他结果稍微（不可估量）更多的可能性。

【讨论】：