将java随机数生成偏向某个数字

发布于 2024-11-04 04:00:00 字数 139 浏览 2 评论 0原文

在 Java 中，如何生成一个随机数，但使该随机数偏向于特定数字。例如，我想生成一个介于 1 到 100 之间的数字，但我希望该数字偏向 75。但我仍然希望能够获得该范围内的其他数字，但我希望对获取数字进行更多更改接近 75，而不是仅仅获取整个范围内的随机数。谢谢

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少年亿悲伤 2024-11-11 04:00:00

问题有点老了，但是如果有人想在不进行特殊情况处理的情况下执行此操作，您可以使用如下函数：

    final static public Random RANDOM = new Random(System.currentTimeMillis());

    static public double nextSkewedBoundedDouble(double min, double max, double skew, double bias) {
        double range = max - min;
        double mid = min + range / 2.0;
        double unitGaussian = RANDOM.nextGaussian();
        double biasFactor = Math.exp(bias);
        double retval = mid+(range*(biasFactor/(biasFactor+Math.exp(-unitGaussian/skew))-0.5));
        return retval;
    }

参数执行以下操作：

min - 可能的最小偏斜值
max - 可能的最大偏斜值
skew - 参数值围绕分布模式聚集的程度；较高的值意味着更严格的聚类
偏差 - 模式接近最小值、最大值或中点值的趋势；正值偏向最大值，负值偏向最小值

Question is a bit old, but if anyone wants to do this without the special case handling, you can use a function like this:

    final static public Random RANDOM = new Random(System.currentTimeMillis());

    static public double nextSkewedBoundedDouble(double min, double max, double skew, double bias) {
        double range = max - min;
        double mid = min + range / 2.0;
        double unitGaussian = RANDOM.nextGaussian();
        double biasFactor = Math.exp(bias);
        double retval = mid+(range*(biasFactor/(biasFactor+Math.exp(-unitGaussian/skew))-0.5));
        return retval;
    }

The parameters do the following:

min - the minimum skewed value possible
max - the maximum skewed value possible
skew - the degree to which the values cluster around the mode of the distribution; higher values mean tighter clustering
bias - the tendency of the mode to approach the min, max or midpoint value; positive values bias toward max, negative values toward min

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浊酒尽余欢 2024-11-11 04:00:00

尝试 http://download.oracle。 com/javase/6/docs/api/java/util/Random.html#nextGaussian()

Math.max(1, Math.min(100, (int) 75 + Random.nextGaussian() * stddev)))

选择一个像 10 这样的 stddev 并进行尝试，直到获得所需的分布。 1 和 100 处的值会比 2 或 99 处的值稍微多一些。如果你想改变它下降的速率，你可以将高斯提高到一个幂。

Try http://download.oracle.com/javase/6/docs/api/java/util/Random.html#nextGaussian()

Math.max(1, Math.min(100, (int) 75 + Random.nextGaussian() * stddev)))

Pick a stddev like 10 and play around until you get the distribution you want. There are going to be slightly more at 1 and 100 though than at 2 or 99. If you want to change the rate at which it drops off, you can raise the gaussian to a power.

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