Random.nextDouble() 可以返回包含值吗？答案

【问题标题】：Can Random.nextDouble() ever return the inclusive value?Random.nextDouble() 可以返回包含值吗？
【发布时间】：2020-02-12 12:12:57
【问题描述】：

我正在使用Random class's nextDouble() 方法，如下所示。我希望nextDouble() 在区间 [-50.0, 50.0) 上返回一个伪随机的double 值，但是，在循环运行 10 亿次之后，输出会输出到maximum: 49.99999995014588 minimum: -49.99999991024878。我在没有操作输出间隔的情况下运行了循环，得到了maximum: 0.9999999998979311 minimum: 0.0。我觉得这很奇怪，因为我对返回的0.0 所做的只是将其乘以 100.0 并从中减去 50.0。为什么下面这段代码 sn-p 永远不会准确返回 -50.0？

编辑：只是为了好玩，我又运行了 5 亿次循环，现在的输出是：maximum: 49.99999994222232 minimum: -49.999999996750944。

import java.util.Random;

public class randomTest{

public static void main(String[] args) {

    double max = 0;
    double min = 0;
    Random math = new Random();
    for(int a = 0; a < 1000000000; a++) {
        double rand = math.nextDouble() * 100.0 - (100.0 / 2.0);
        max = Math.max(max, rand);
        min = Math.min(min, rand);
    }
    System.out.println("maximum: " + max + " minimum: " + min);
}
}

【问题讨论】：

标签： java random

【解决方案1】：

javadoc 明确指出nextDouble() 的上限独占不包括在内。这意味着不会返回1.0。

根据 javadoc，0.0 将被返回 .... 概率约为 2⁵⁴ 中的 1。（即 18,014,398,509,481,984 分之一。）

（归结为确定对next(27) 的两次连续调用是否将返回零。如果您检查next(int) 使用的LCNG 规范，这是可能的。）

所以，您的代码没有命中50.0，因为它不能。它应该能够点击-50.0，但您可能需要以 1.0E19 次的顺序运行它才能发生这种情况。你只运行了 5.0E8 次。

【讨论】：

@Adrian 如果预期下限，那么您的操作将得到 -50.0，而不是 50.0
@Saravana 是的，我刚刚意识到我问为什么它没有达到 50.0 而不是问为什么它没有达到 -50.0。哎呀。

【解决方案2】：

nextDouble() 首先生成一个随机的long，即在数字 -2⁶³ 和 2⁶³-1 之间均匀分布的整数。如果你生成十亿个数字，你仍然只生成 10⁹/2⁶⁴ = 5.421 x 10^-11 的可能性，很小分数。因此，生成任何特定数字的几率都非常小。

即使考虑四舍五入，机会仍然很小。请注意，您的输出包含 16 个有效数字，这意味着您可以生成 10¹⁵ 到 10¹⁶ 个可能的十进制数字序列。如果只生成其中的 10⁹，则生成任何特定数字的概率为 10^-7。

【讨论】：

这对我的回答没有任何影响。
我不这么认为。只是想确定一下。

【解决方案3】：

取自 oracle 文档：

public double nextDouble() 统一返回下一个伪随机数从这个随机数中分布 0.0 到 1.0 之间的双精度值生成器的序列。 nextDouble 的总合约是那个 double 值，从 0.0d 范围内（大约）均匀选择（包括）到1.0d（不包括），是伪随机生成的，并且返回。

方法 nextDouble 由 Random 类实现，好像是：

public double nextDouble() {    return (((long)next(26) << 27) +
> next(27))
>      / (double)(1L << 53);  }

在前面的描述中使用对冲“大约”只是因为下一个方法只是

大约是独立选择位的无偏源。如果它是随机选择的比特的完美来源，那么算法显示的将从规定的范围中选择双精度值均匀性。

[在Java的早期版本中，结果被错误地计算为：

return (((long)next(27) << 27) + next(27))
>      / (double)(1L << 54);

这似乎是等效的，如果不是更好的话，但实际上它引入了很大的不均匀性，因为

浮点数四舍五入的偏差：它是 3 倍有效数的低位可能是 0，而不是那将是1！这种不均匀性可能并不重要实践，但我们力求完美。]

所以很明显生成数字时不包括最大值，

【讨论】：

参考文档的解释很好，但我不是问为什么不返回上限。
@Adrian，我想你想知道为什么它没有精确到 50 对吗？
废话。我只是注意到我忘记了 50.0 前面的负数。您的回答对于我之前编辑之前提出的问题是正确的。

【解决方案4】：

自己实现。对我有用的东西：

public double nextDoubleInclusive()
{
    return myRandom.nextInt(Integer.MAX_VALUE) / (Integer.MAX_VALUE - 1.0);
}

【讨论】：

【解决方案5】：

请注意，在没有偏移的情况下运行时您可能没有得到 0.0。您的“分钟”以 0.0 开头。

对您的代码稍作更改（min = 1），您可以看到您没有获得 0.0（您可以，但可能性不大）。

    double max = 0;
    double min = 1;
    Random math = new Random();
    for(int a = 0; a < 1000000000; a++) {
        double rand = math.nextDouble();
        max = Math.max(max, rand);
        min = Math.min(min, rand);
    }
    System.out.println("maximum: " + max + " minimum: " + min);

最大值：0.9999999989149039 最小值：4.5566594941703897E-10

【讨论】：