【算法&数据结构初阶篇】：随机函数

系统管理员 2024-03-29 15:13 96阅读 0赞

> 随即函数的用处非常大，比如可能用来用做对数器，生成大量随机的测试数据，用来验证我们写的程序是否有误，可以帮助我们快速定位存在错误的测试用例，进行debug。这里注意Java中的随机函数Math.random()是等概率的返回\[0,1)区间的任意浮点数

**目录**

一、将1-5(a-b)的随机函数 转换成 1-7(c-d)的随机函数

一、逻辑分析：

二、代码演示：

二、等概率返回0和1的动态函数

三、等概率返回一个区间内任何数

四、\[0,x)范围上的数出现概率由原来的x调整成x平方

五、已知一个函数以不等概率返回0 1，调用其函数得基础上改造成以等概率返回

六、随机函数实现一个对数器，即随机生成大量的测试用例来验证程序是否有错误

--------------------

结合实际情况，我们对随机函数做一些相应的转换运用

### 一、将1-5(a-b)的随机函数 转换成 1-7(c-d)的随机函数 ###

#### 一、逻辑分析： ####

这里需要巧妙用到，二进制位运算得方式来转换，核心就是

1.  **先将等概率返回1-5的随机函数转换成等概率返回0和1的随即函数。**
2.  **再将0和1随机函数转换为****目标函数f(c-c,d-c)****的随机函数，如题目标为\[1,7\]函数,则先转换为\[1-1,7-1\]即 \[0,6\]的随机函数，这里就需要用到****二进制位运算**
3.  **再将\[0,6\]等概率随即函数加上目标函数左边界c,题为1，所以得到\[1,7\]**

#### 二、代码演示： ####

package class02;
    
    public class Code02_RandToRand {
        //1.等概率返回[1-5]
        public static int f1_5() {
            //Math.random()返回[0,1)   *5 则为 [0,5) 将其转换int整形则为 [0,4]  再 +1 则为[1-5]
            return (int) (Math.random() * 5) + 1;
        }
    
        //2.[1-5]转换成等概率返回[0,1]
        public static int a() {
            int ans = 0;
            //核心点就是将1-5 奇数个，需要取偶数个，进行均分到0和1 比如 1 2 输出0， 4 5 输出1，循环3，不为3时则跳出
            do {
                ans = f1_5();
            } while (ans == 3);
            return ans > 3 ? 1 : 0;
        }
    
        //3.[0,1]转换成等概率返回[0-6]
        public static int f0_6() {
            int ans = 0;
            do {
                /*
                用二进制位运算来处理， 6 -> 110, 需要取三位，每一位都需要等概率返回0或1，然后会存在111 ->7 ，
                不在范围内所以需要进行循环7 不为7时则跳出
                 */
    
                ans = (a() << 2) + (a() << 1) + a();
            } while (ans == 7);
            return ans;
        }
    
        //4.[0-6]转换成等概率返回[1-7]
        public static int f1_7() {
            return f0_6() + 1;
        }
    
        public static void main(String[] args) {
            System.out.println("测试开始");
            // Math.random() -> double -> [0,1)
            // 随机函数等概率返回[0,1)证明
            int testTimes = 10000000;
            int count = 0;
            for (int i = 0; i < testTimes; i++) {
                if (Math.random() < 0.75) {
                    count++;
                }
            }
            //验证：随即函数是等概率的返回一个数，小于0.75的数，概率出现的占比就约等同与0.75
            System.out.println((double) count / (double) testTimes);
            System.out.println("=========");
            //验证：等概率[1-5]转换成等概率[1-7] 定义长度8数组 下标是0-7 才能给1-7存数值
            int N = 8;
            int counts[] = new int[N];
            for(int i = 0; i < testTimes; i++){
                int num = f1_7();
                counts[num]++;
            }
            for(int i = 1; i < N; i++){
                System.out.println(i + "这个数，出现了" + counts[i] + "次");
            }
    
    
        }
    }

**输出如下：**

![170a2b8a188e4026af853258d80bc480.png][]

> 总结：
> 
> 随机函数返回小于0.75，测验千万次，小于0.75的概率真的就是接近0.75证明等概率
> 
> 函数F(1-7)等概率返回1-7，也能发现次数都十分接近。

### 二、等概率返回0和1的动态函数 ###

> 其实就是跟前面 1-5等概率转换成等概率返回0和1一样，只不过现在是这个区间的未知，动态的。
> 
> 核心在于**将区间转成 \[0,max-min\]** ，其次是要判断是奇数还是偶数，如果是偶数的话，取出区间的个数后除以2得到一个中间值，这个中间值就用来判断\[0,max-min\] 小于则返回0 大于则返回1，因为个数是偶数个 可以平分，达到等概率，若为奇数，则需要剔除中间值，达到偶数个 ，然后各取两边的数平分给0和1

**代码如下：**

/*
        等概率返回0 1 解决思路：先判断区间个数，如果是奇数，则中间值不能进行输出，1-5，则不输出3 输出12 45 分别表示0 1
        然后把区间min-max 转换成 0 - (max-min)  这样再去与求得的区间个数/2的中间值做判断大小返回 0 1
         */
        public static int return0_1(int min, int max) {
            int size = max - min + 1;
            //与1运算可以判断最低位是1还是0 如果是1，表示是奇数， 与1运算后结果为1 ，偶数则最低位位0 ，与1运算后结果为0
            boolean flag = (size & 1) != 0;
            int ans = 0;
            int mid = size / 2;
            do {
                /*如果是奇数 flag=true,并且ans值等于中间值，就需要进行循环，直到不是中间值跳出 即排除中间值，这样就是偶数个平均0 1概率
                例如 13-17  size=17-13+1=5个数 [0,1)*5=[0,5) int -> [0,4] 实际上就是把13-17区间-13 转换成0-4 ,
                然后mid=2，也就是0-4的中间值，
                 */
                ans = (int) (Math.random() * (size));
            } while (flag && ans == mid);
            return ans > mid ? 1 : 0;
        }

**测试结果如下： 在千万次测试用例 出现0和1的次数很接近**

![e0d83b6581814831a3575c4b112eac9e.png][]

### 三、等概率返回一个区间内任何数 ###

> 思路：还是先转换区间，**\[from,to\]区间转换为\[0，to-from\]**，**最后就是等概率返回\[0,to-from\]再加上from这个最小值即为题目所求值了**。新区间的等概率事件，可以利用上面提到的 用**二进制判断需要几位**，如1-7 转换为0-6，而6的二进制是110，需要三位二进制，这个上面其实是提到了，因为这里我们具体不清楚需要几位二进制，所以遍历次数num，通过每次左移，然后**利用或运算进行累加和**，得到ans ，注意就是三位二进制是有111的概率 为7 超过了边界6，所以**要排除大于边界值的概率值**。

**代码如下：**

//等概率返回from~to范围上任何一个数 13-17
        public static int random(int from, int to) {
            if (from == to) {
                return from;
            }
            // 1 ~ 7
            // 0 ~ 6
            // 0 ~ range
            int range = to - from;
            int num = 1;
            // 求0～range需要几个2进制位 num=3
            while ((1 << num) - 1 < range) {
                num++;
            }
    
            // 我们一共需要num位
            // 最终的累加和，首先+0位上是1还是0，1位上是1还是0，2位上是1还是0...
            int ans = 0;
            do {
                ans = 0;
                for (int i = 0; i < num; i++) {
                    //return0_1(from, to) 等概率返回0 1，然后一步步开始左移，或运算表示将每次移位后的值加到ans上，一个为1 则得 1，
                    //超过了range边界则需要进行循环
                    ans |= (return0_1(from, to) << i);
                }
            } while (ans > range);
            //最后就是把起始值即最小值加上[0,range]区间等概率返回得值
            return ans + from;
        }

**测试结果如下： 在千万次测试用例中 等概率出现1-7，次数很接近**

![9af50536e57645f783ec61e73d41594b.png][]

### 四、\[0,x)范围上的数出现概率由原来的x调整成x平方 ###

> 我们知道Math.random()得到的是一个\[0-1)区间等概率任意一个浮点数，即\[0,..x,1)区间中，\[0-x)的概率接近与x,这个前面已经有代码验证，现在想改造，使得返回\[0-x)随机数的概率从x调整到x^2，这里核心就是通过调用两次的随机数，然后为了使两次值都是在\[0-x)区间的，我们需要用Math.max(Math.random(), Math.random())，只有两次都使在这两个区间内的，最大值得到的才能是\[0,x)区间内的，假设一个不在那就是大于等于x，相当于最大值取不到\[0,x)，而两次取数都需要确保在\[0,x)区间，概率就变成平方了。

代码如下：

// 返回[0,1)的一个小数
        // 任意的x，x属于[0,1)，[0,x)范围上的数出现概率由原来的x调整成x平方
        public static double xToXPower2() {
            return Math.max(Math.random(), Math.random());
        }
    
        public static void main(String[] args) {
            System.out.println("测试开始");
            // Math.random() -> double -> [0,1)
            // 随机函数等概率返回[0,1)证明
            int testTimes = 10000000;
            int count = 0;
            double x = 0.17;
            for (int i = 0; i < testTimes; i++) {
                if (xToXPower2() < x) {
                    count++;
                }
            }
            //验证：[0,x)区间概率从x调整到了x平方
            System.out.println((double) count / (double) testTimes);
            System.out.println((Math.pow(x, 2)));

测试结果如下： 与调用Math.pow()平方函数的值接近

![b0129f36b71343178fb31e96160b737e.png][]

**如果要得到\[0,x)返回概率x^3呢？ 取三次随机数就可以啦。**

>     public static double xToXPower3() {
>         return Math.max(Math.random(), Math.max(Math.random(), Math.random()));
>     }

### 五、已知一个函数以不等概率返回0 1，调用其函数得基础上改造成以等概率返回0 1 ###

> 假如有个固定函数，不等概率返回0 1，我们也不知道该函数得实现方式，以及以什么不等概率返回，然后通过其函数要转换成等概率的返回 0 1，那我们可以**将其调用两次， 如果两次结果相等，那我们就跳过，如果两次结果不一样，那我们就可以返回**，表示这次循环两次结果不一样 可以是 0 1 也可能是 1 0 我们就将第一次得到的返回，这样就得到等概率的返回0 1

代码如下：

// 你只能知道，x会以固定概率返回0和1，但是x的内容，你看不到！
        public static int x() {
            return Math.random() < 0.84 ? 0 : 1;
        }
    
        // 等概率返回0和1
        public static int y() {
            int ans = 0;
            do {
                //第一次调用得到值，如果条件中第二次调用值与之相等，则继续循环，直到两次是不相等，则返回ans，不等即表示0  1跳出  结果就返回0 或者 1 0跳出，结果就返回1  这两种都是等概率的返回0 1的 
                ans = x();
            } while (ans == x());
            return ans;
        }
        
        public static void main(String[] args) {
            int count0 = 0;
            int count1 = 0;
            for (int i = 0; i < testTimes; i++) {
                if (y() == 0) {
                    count0++;
                }else count1++;
            }
            System.out.println("0出现次数：" + count0);
            System.out.println("1出现次数：" + count1);
        }

测试结果如下：测试接近

![92b01d29fdcb4902a996d46c96721374.png][]

### 六、随机函数实现一个对数器，即随机生成大量的测试用例来验证程序是否有错误 ###

> 验证选择排序算法是否没有错误，可以定义大量随机用例数组进行传参，另外需要深拷贝一份用例数组，**保留原来的顺序。用来判断如果出错了遍历错误的测试用例，两者的长度也肯定是相等的。**

代码如下：

package class02;
    
    /**
     * 随机函数写一个对数器，即随机生成大量的测试用例来测试程序是否正常
     */
    public class Code03_Comp {
        public static void selectionSort(int[] arr) {
            if (arr == null || arr.length < 2) {
                return;
            }
            for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
                int minIndex = i;
                for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) {
                    if (arr[j] < arr[minIndex]) {
                        minIndex = j;
                    }
                }
                swap(arr, i, minIndex);
            }
        }
    
        public static void swap(int[] arr, int i, int j) {
            int tmp = arr[i];
            arr[i] = arr[j];
            arr[j] = tmp;
        }
    
        // 返回一个数组arr，arr长度[0,maxLen-1],arr中的每个值[0,maxValue-1]
        public static int[] lenRandomValueRandom(int maxLen, int maxValue) {
            int len = (int) (Math.random() * maxLen);
            int[] ans = new int[len];
            for (int i = 0; i < len; i++) {
                ans[i] = (int) (Math.random() * maxValue);
            }
            return ans;
        }
    
        public static int[] copyArray(int[] arr) {
            int[] ans = new int[arr.length];
            for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
                ans[i] = arr[i];
            }
            return ans;
        }
    
        // arr1和arr2一定等长
        public static boolean isSorted(int[] arr) {
            if (arr.length < 2) {
                return true;
            }
            int max = arr[0];
            for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
                if (max > arr[i]) {
                    return false;
                }
                max = Math.max(max, arr[i]);
            }
            return true;
        }
    
        public static void main(String[] args) {
            int maxLen = 5;
            int maxValue = 1000;
            int testTime = 10000;
            for (int i = 0; i < testTime; i++) {
                int[] arr1 = lenRandomValueRandom(maxLen, maxValue);
                int[] tmp = copyArray(arr1);
                selectionSort(arr1);
                if (!isSorted(arr1)) {
                    for (int j = 0; j < tmp.length; j++) {
                        System.out.print(tmp[j] + " ");
                    }
                    System.out.println();
                    System.out.println("选择排序错了！");
                    break;
                }
    
            }
        }
    }

[170a2b8a188e4026af853258d80bc480.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/28/f7037d4c295e4b93b268942e6b2b661b.png
[e0d83b6581814831a3575c4b112eac9e.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/28/a7dc09dad15f4a669abcf38c2d79036a.png
[9af50536e57645f783ec61e73d41594b.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/28/6aab7c3f542143729e8f34947fec7080.png
[b0129f36b71343178fb31e96160b737e.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/28/10cfc3bb444748498ff1c9b8aad3bfd8.png
[92b01d29fdcb4902a996d46c96721374.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/28/86ca886c7497470fbfe509c6d67b14f7.png