Генерация уникальных случайных чисел в java

Random Numbers Using the Math Class

Java provides the Math class in the java.util package to generate random numbers.

The Math class contains the static Math.random() method to generate random numbers of the double type.

The random() method returns a double value with a positive sign, greater than or equal to 0.0 and less than 1.0. When you call Math.random(), under the hood, a java.util.Random pseudorandom-number generator object is created and used.

You can use the Math.random() method with or without passing parameters. If you provide parameters, the method produces random numbers within the given parameters.

The code to use the Math.random() method:

The getRandomNumber() method uses the Math.random() method to return a positive double value that is greater than or equal to 0.0 and less than 1.0.

The output of running the code is:

Random Numbers Within a Given Range

For generating random numbers between a given a range, you need to specify the range. A standard expression for accomplishing this is:

Let us break this expression into steps:

1. First, multiply the magnitude of the range of values you want to cover by the result that Math.random() produces.returns a value in the range ,max–min where max is excluded. For example, if you want 5,10], you need to cover 5 integer values so you can use Math.random()*5. This would return a value in the range ,5, where 5 is not included.
2. Next, shift this range up to the range that you are targeting. You do this by adding the min value.

But this still does not include the maximum value.

To get the max value included, you need to add 1 to your range parameter (max — min). This will return a random double within the specified range.

There are different ways of implementing the above expression. Let us look at a couple of them.

Random Double Within a Given Range

By default, the Math.random() method returns a random number of the type double whenever it is called. The code to generate a random double value between a specified range is:

You can call the preceding method from the main method by passing the arguments like this.

The output is this.

Random Integer Within a Given Range

The code to generate a random integer value between a specified range is this.

The preceding getRandomIntegerBetweenRange() method produces a random integer between the given range. As Math.random() method generates random numbers of double type, you need to truncate the decimal part and cast it to int in order to get the integer random number. You can call this method from the main method by passing the arguments as follows:

The output is this.

Note: You can pass a range of negative values to generate a random negative number within the range.

Лучшие практики

Определить критерии производительности и балансировки нагрузки

Если производительность является главным фактором, тогда используйте , который с . SHA1PRNG может быть в 17 раз быстрее, чем NativePRNG, но варианты заполнения фиксированы.

с помощью является более гибким, но оно блокирует, если энтропия недостаточно велика на сервере, так как он читает из . Если вы не знаете, с чего начать, начните с .

Укажите ваши критерии, как это:

SecureRandom sr = SecureRandom.getInstance("SHA1PRNG", "SUN");

Ниже приведена дополнительная информация о поддерживаемых PRNG и провайдерах.

Ниже приведен список PRNG для поставщика SUN:

• SHA1PRNG (в настоящее время начальное заполнение выполняется с помощью комбинации системных атрибутов и устройства сбора энтропии java.security)
• NativePRNG (nextBytes() использует / dev / urandom, generateSeed() использует / dev / random)
• NativePRNGBlocking (nextBytes() и generateSeed() используют / dev / random)
• NativePRNGNonBlocking (nextBytes() и generateSeed() используют / dev / urandom)
• Блокировка NativePRNGB и NativePRNGNonBlocking доступны в JRE 8+.

Предоставить больше возможностей увеличить энтропию

Периодически новый экземпляр и повторяйте его, например:

SecureRandom sr = SecureRandom.getInstance("SHA1PRNG", "SUN");
sr.setSeed(SecureRandom.generateSeed(int))

Периодическое повторное посевание защищает от разглашения данных, если семена просочились. При использовании SHA1PRNG всегда вызывайте сразу после создания нового экземпляра PRNG.

Уменьшить предсказуемость

Если , параметр конфигурации в файле или системное свойство назначены с предсказуемым файлом / URL, то SecureRandom может стать предсказуемым.

Патч старых версий Java

Версии JRE старше 1.4.2 имеют известные проблемы с генерацией защищенных семян SHA1PRNG. Опять же, если вы используете старые версии Java, у вас больше проблем с безопасностью.

Старые версии Java очень небезопасны, и очень важно постоянно обновлять исправления. Один из лучших способов обеспечения безопасности ваших клиентов — это быстрая сертификация вашего программного обеспечения на предмет самого последнего возможного обновления Oracle Critical Patch

Core team and contributors

Awesome contributors

• Adriano Machado
• Alberto Lagna
• Andrew Neal
• Arne Zelasko
• dadiyang
• Dovid Kopel
• Eric Taix
• euZebe
• Fred Eckertson
• huningd
• Johan Kindgren
• Joren Inghelbrecht
• Jose Manuel Prieto
• kermit-the-frog
• Lucas Andersson
• Michael Düsterhus
• Nikola Milivojevic
• nrenzoni
• Oleksandr Shcherbyna
• Petromir Dzhunev
• Rebecca McQuary
• Rodrigue Alcazar
• Ryan Dunckel
• Sam Van Overmeire
• Valters Vingolds
• Vincent Potucek
• Weronika Redlarska
• Konstantin Lutovich
• Steven_Van_Ophem
• Jean-Michel Leclercq
• Marian Jureczko
• Unconditional One
• JJ1216
• Sergey Chernov

Thank you all for your contributions!

Генерирование целочисленных псевдослучайных значений

Для генерирования целочисленных псевдослучайных значений используется представленное выше выражение, в котором
произведение «приводится» к целочисленному значению. Например, попробуем получить псевдослучайное значение в диапазоне

Обратите внимание, что закрывающаяся скобка квадратная, т.е. 20 входит в диапазон

В этом случае к разности
между максимальным и минимальным значениями следует добавить 1, т.е. определить диапазон целочисленных значений [5,21),
где 21 не попадает в желаемый диапазон :

// после подстановки значений
int i = (int)Math.random() * (20 - 5 + 1) + 5;
// получаем
int i = (int)Math.random() * 16 + 5;

How to generate random numbers in Java?

Use the  static method of the Math class to generate random numbers in Java.

1	publicstaticdoublerandom()

This method returns a double number greater than or equal to 0.0 and less than 1.0 (Note that the 0.0 is inclusive while 1.0 is exclusive so that 0 <= n < 1)

a) How to generate a random number between 0 and 1?

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

packagecom.javacodeexamples.mathexamples; publicclassGenerateRandomNumberExample{ publicstaticvoidmain(Stringargs){ System.out.println(«Random numbers between 0 and 1»); for(inti=;i<10;i++){ System.out.println(Math.random()); } } }

Output (could be different for you as these are random numbers)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Random numbers between 0 and 1 0.12921328590853476 0.7936354242494305 0.08878870565069197 0.12470497778455492 0.1738593303254422 0.6793228890529989 0.5948655601179271 0.9910316469070309 0.1867838198026388 0.6630122474512686

b) Between 0 and 100

It is fairly easy task to generate random numbers between 0 and 100. Since method returns a number between 0.0 and 1.0, multiplying it with 100 and casting the result to an integer will give us a random number between 0 and 100 (where 0 is inclusive while 100 is exclusive).

1 2	intrandomNumber=(int)(Math.random()*100); System.out.println(«Random Number: «+randomNumber);

c) Between a specific range

Since the  method returns a double value between 0.0 and 1.0, we need to derive a formula so that we can generate numbers in the specific range.

Let’s do that step by step. Suppose you want to generate random numbers between 10 and 20. So the minimum number it should generate is 10 and the maximum number should be 20.

Step 1:

First of all, we need to multiply the  method result with the maximum number so that it returns value between 0 to max value (in this case 20) like given below.

1	intrandomNumber=(int)(Math.random()*20);

The above statement will return us a random number between 0.0 and 19. That is because multiplying 0.0 – 0.99 with 20 and casting the result back to int will give us range of the 0 to 19.

Step 2:

Step 1 gives us a random number between 0 and 19. But we want a random number starting from 10, not 0. Let’s add that number to the result.

1	intrandomNumber=10+(int)(Math.random()*20);

Step 3:

Now the number starts from 10 but it goes up to 30. That is because adding 10 to 0-19 will give us 10-29. So let’s subtract 10 from 20 before multiplication operation.

1	intrandomNumber=10+(int)(Math.random()*(20-10));

Step 4:

The random number generated by the above formula gives us a range between 10 and 19 (both inclusive). The number range we wanted was between 10 and 20 (both inclusive). So let’s add 1 to the equation.

1	intrandomNumber=10+(int)(Math.random()*((20-10)+1));

A final result is a random number in the range of 10 to 20.

Выбор случайного элемента из списка choice() модуль random

Метод используется для выбора случайного элемента из списка. Набор может быть представлен в виде списка или python строки. Метод возвращает один случайный элемент последовательности.

Пример использования в Python:

Python

import random

list =
print(«random.choice используется для выбора случайного элемента из списка — «, random.choice(list))

1 2 3 4 5

importrandom list=55,66,77,88,99 print(«random.choice используется для выбора случайного элемента из списка — «,random.choice(list))

Вывод:

Shell

random.choice используется для выбора случайного элемента из списка — 55

1	random.choiceиспользуетсядлявыбораслучайногоэлементаизсписка-55

Using Third-Party APIs

As we have seen, Java provides us with a lot of classes and methods for generating random numbers. However, there are also third-party APIs for this purpose.

We’re going to take a look at some of them.

3.1. org.apache.commons.math3.random.RandomDataGenerator

There are a lot of generators in the commons mathematics library from the Apache Commons project. The easiest, and probably the most useful, is the RandomDataGenerator. It uses the Well19937c algorithm for the random generation. However, we can provide our algorithm implementation.

Let’s see how to use it. Firstly, we have to add dependency:

The latest version of commons-math3 can be found on Maven Central.

Then we can start working with it:

3.2. it.unimi.dsi.util.XoRoShiRo128PlusRandom

Certainly, this is one of the fastest random number generator implementations. It has been developed at the Information Sciences Department of the Milan University.

The library is also available at Maven Central repositories. So, let’s add the dependency:

This generator inherits from java.util.Random. However, if we take a look at the JavaDoc, we realize that there’s only one way of using it —  through the nextInt method. Above all, this method is only available with the zero- and one-parameter invocations. Any of the other invocations will directly use the java.util.Random methods.

For example, if we want to get a random number within a range, we would write:

Класс Java Math

Класс Java Math предоставляет более сложные математические вычисления, чем те, которые предоставляют базовые математические операторы Java. Класс Math содержит методы для:

• нахождения максимального или минимального значений;
• значений округления;
• логарифмических функций;
• квадратного корня;
• тригонометрических функций (sin, cos, tan и т. д.).

Math находится в пакете java.lang, а не в пакете java.math. Таким образом, полное имя класса Math — это java.lang.Math.

Поскольку многие его функции независимы друг от друга, каждый метод будет объяснен в своем собственном разделе ниже.

How can this be useful ?

Sometimes, the test fixture does not really matter to the test logic. For example, if we want to test the result of a new sorting algorithm, we can generate random input data and assert the output is sorted, regardless of the data itself:

@org.junit.Test
public void testSortAlgorithm() {

   // Given
   int[] ints = easyRandom.nextObject(int[].class);

   // When
   int[] sortedInts = myAwesomeSortAlgo.sort(ints);

   // Then
   assertThat(sortedInts).isSorted(); // fake assertion

}

Another example is testing the persistence of a domain object, we can generate a random domain object, persist it and assert the database contains the same values:

@org.junit.Test
public void testPersistPerson() throws Exception {
   // Given
   Person person = easyRandom.nextObject(Person.class);

   // When
   personDao.persist(person);

   // Then
   assertThat("person_table").column("name").value().isEqualTo(person.getName()); // assretj db
}

There are many other uses cases where Easy Random can be useful, you can find a non exhaustive list in the wiki.

Random Number Generation Features in Java 8

Java 8 introduced a new method, ints(), in the java.util.Random class. The ints() method returns an unlimited stream of pseudorandom int values. You can limit the random numbers between a specified range by providing the minimum and the maximum values.

The code to use the Random.ints() method to generate random integer values within a specified range is this.

The getRandomNumberInts() method generates a stream of random integers between the min (inclusive) and max (exclusive). As ints() method produces an IntStream, the code calls the findFirst() method that returns an OptionalInt object that describes the first element of this stream. The code then calls the getAsInt()method to return the int value in OptionalInt.

The code to use the Random.ints() method to generate a stream of specified random integer values is:

The code to call the preceding method is:

The output of the preceding code is:

The code to use the Random.ints() method to generate a stream of a specified number of random integer values between a range is:

The code to call the preceding method is:

The output of the preceding code is:

In addition to ints(), some other frequently used methods that Java 8 introduced to the Random class — which can return a sequential stream of random numbers — are:

• LongStream longs()
• DoubleStream doubles()

Latest news

• 15/11/2020: Easy Random v5.0.0 is out and is now based on Java 11. Feature wise, this release is the same as v4.3.0. Please check the release notes for more details.
• 07/11/2020: Easy Random v4.3.0 is now released with support for generic types and fluent setters! You can find all details in the change log.

What is Easy Random ?

EasyRandom easyRandom = new EasyRandom();
Person person = easyRandom.nextObject(Person.class);

The method is able to generate random instances of any given type.

What is this EasyRandom API ?

The API provides 7 methods to generate random data: , , , , , and .
What if you need to generate a random ? Or say a random instance of your domain object?
Easy Random provides the API that extends with a method called .
This method is able to generate a random instance of any arbitrary Java bean.

The class is the main entry point to configure instances. It allows you to set all
parameters to control how random data is generated:

EasyRandomParameters parameters = new EasyRandomParameters()
   .seed(123L)
   .objectPoolSize(100)
   .randomizationDepth(3)
   .charset(forName("UTF-8"))
   .timeRange(nine, five)
   .dateRange(today, tomorrow)
   .stringLengthRange(5, 50)
   .collectionSizeRange(1, 10)
   .scanClasspathForConcreteTypes(true)
   .overrideDefaultInitialization(false)
   .ignoreRandomizationErrors(true);

EasyRandom easyRandom = new EasyRandom(parameters);

For more details about these parameters, please refer to the configuration parameters section.

In most cases, default options are enough and you can use the default constructor of .

Easy Random allows you to control how to generate random data through the interface and makes it easy to exclude some fields from the object graph using a :

EasyRandomParameters parameters = new EasyRandomParameters()
   .randomize(String.class, () -> "foo")
   .excludeField(named("age").and(ofType(Integer.class)).and(inClass(Person.class)));

EasyRandom easyRandom = new EasyRandom(parameters);
Person person = easyRandom.nextObject(Person.class);

In the previous example, Easy Random will:

• Set all fields of type to (using the defined as a lambda expression)
• Exclude the field named of type in class .

The static methods , and are defined in
which provides common predicates you can use in combination to define exactly which fields to exclude.
A similar class called can be used to define which types to exclude from the object graph.
You can of course use your own in combination with those predefined predicates.

Why Easy Random ?

Populating a Java object with random data can look easy at first glance, unless your domain model involves many related classes. In the previous example, let’s suppose the type is defined as follows:

Without Easy Random, you would write the following code in order to create an instance of the class:

Street street = new Street(12, (byte) 1, "Oxford street");
Address address = new Address(street, "123456", "London", "United Kingdom");
Person person = new Person("Foo", "Bar", "foo.bar@gmail.com", Gender.MALE, address);

And if these classes do not provide constructors with parameters (may be some legacy beans you can’t change), you would write:

Street street = new Street();
street.setNumber(12);
street.setType((byte) 1);
street.setName("Oxford street");

Address address = new Address();
address.setStreet(street);
address.setZipCode("123456");
address.setCity("London");
address.setCountry("United Kingdom");

Person person = new Person();
person.setFirstName("Foo");
person.setLastName("Bar");
person.setEmail("foo.bar@gmail.com");
person.setGender(Gender.MALE);
person.setAddress(address);

With Easy Random, generating a random object is done with .
The library will recursively populate all the object graph. That’s a big difference!

Генерация случайных универсально уникальных ID

Модуль Python UUID предоставляет неизменяемые UUID объекты. UUID является универсально уникальным идентификатором.

У модуля есть функции для генерации всех версий UUID. Используя функцию , можно получить случайно сгенерированное уникальное ID длиной в 128 битов, которое к тому же является криптографически надежным.

Полученные уникальные ID используются для идентификации документов, пользователей, ресурсов и любой другой информации на компьютерных системах.

Пример использования в Python:

Python

import uuid

# получить уникальный UUID
safeId = uuid.uuid4()
print(«безопасный уникальный id «, safeId)

1 2 3 4 5 6

importuuid     # получить уникальный UUID safeId=uuid.uuid4() print(«безопасный уникальный id «,safeId)

Вывод:

Shell

безопасный уникальный id fb62463a-cd93-4f54-91ab-72a2e2697aff

1	безопасныйуникальныйidfb62463a-cd93-4f54-91ab-72a2e2697aff

1 Псевдослучайные числа

Иногда программист сталкивается с простыми, казалось бы, задачами: «отобрать случайный фильм для вечернего просмотра из определенного списка», «выбрать победителя лотереи», «перемешать список песен при тряске смартфона», «выбрать случайное число для шифрования сообщения», и каждый раз у него возникает очень закономерный вопрос: а как получить это самое случайное число?

Вообще-то, если вам нужно получить «настоящее случайное число», сделать это довольно-таки трудно. Вплоть до того, что в компьютер встраивают специальные математические сопроцессоры, которые умеют генерировать такие числа, с выполнением всех требований к «истинной случайности».

Поэтому программисты придумали свое решение — псевдослучайные числа. Псевдослучайные числа — это некая последовательность, числа в которой на первый взгляд кажутся случайными, но специалист при детальном анализе сможет найти в них определенные закономерности. Для шифрования секретных документов такие числа не подойдут, а для имитации бросания кубика в игре — вполне.

Есть много алгоритмов генерации последовательности псевдослучайных чисел и почти все из них генерируют следующее случайное число на основе предыдущего и еще каких-то вспомогательных чисел.

Например, данная программа выведет на экран неповторяющихся чисел:

Кстати, мы говорим не о псевдослучайных числах, а именно о последовательности таких чисел. Т.к. глядя на одно число невозможно понять, случайное оно или нет.

Случайное число ведь можно получить разными способами:

Игра в кости с использованием модуля random в Python

Далее представлен код простой игры в кости, которая поможет понять принцип работы функций модуля random. В игре два участника и два кубика.

• Участники по очереди бросают кубики, предварительно встряхнув их;
• Алгоритм высчитывает сумму значений кубиков каждого участника и добавляет полученный результат на доску с результатами;
• Участник, у которого в результате большее количество очков, выигрывает.

Код программы для игры в кости Python:

Python

import random

PlayerOne = «Анна»
PlayerTwo = «Алекс»

AnnaScore = 0
AlexScore = 0

# У каждого кубика шесть возможных значений
diceOne =
diceTwo =

def playDiceGame():
«»»Оба участника, Анна и Алекс, бросают кубик, используя метод shuffle»»»

for i in range(5):
#оба кубика встряхиваются 5 раз
random.shuffle(diceOne)
random.shuffle(diceTwo)
firstNumber = random.choice(diceOne) # использование метода choice для выбора случайного значения
SecondNumber = random.choice(diceTwo)
return firstNumber + SecondNumber

print(«Игра в кости использует модуль random\n»)

#Давайте сыграем в кости три раза
for i in range(3):
# определим, кто будет бросать кости первым
AlexTossNumber = random.randint(1, 100) # генерация случайного числа от 1 до 100, включая 100
AnnaTossNumber = random.randrange(1, 101, 1) # генерация случайного числа от 1 до 100, не включая 101

if( AlexTossNumber > AnnaTossNumber):
print(«Алекс выиграл жеребьевку.»)
AlexScore = playDiceGame()
AnnaScore = playDiceGame()
else:
print(«Анна выиграла жеребьевку.»)
AnnaScore = playDiceGame()
AlexScore = playDiceGame()

if(AlexScore > AnnaScore):
print («Алекс выиграл игру в кости. Финальный счет Алекса:», AlexScore, «Финальный счет Анны:», AnnaScore, «\n»)
else:
print(«Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны:», AnnaScore, «Финальный счет Алекса:», AlexScore, «\n»)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45

importrandom PlayerOne=»Анна» PlayerTwo=»Алекс» AnnaScore= AlexScore=   # У каждого кубика шесть возможных значений diceOne=1,2,3,4,5,6 diceTwo=1,2,3,4,5,6 defplayDiceGame() «»»Оба участника, Анна и Алекс, бросают кубик, используя метод shuffle»»» foriinrange(5) #оба кубика встряхиваются 5 раз random.shuffle(diceOne) random.shuffle(diceTwo) firstNumber=random.choice(diceOne)# использование метода choice для выбора случайного значения SecondNumber=random.choice(diceTwo) returnfirstNumber+SecondNumber print(«Игра в кости использует модуль random\n»)   #Давайте сыграем в кости три раза foriinrange(3) # определим, кто будет бросать кости первым AlexTossNumber=random.randint(1,100)# генерация случайного числа от 1 до 100, включая 100 AnnaTossNumber=random.randrange(1,101,1)# генерация случайного числа от 1 до 100, не включая 101 if(AlexTossNumber>AnnaTossNumber) print(«Алекс выиграл жеребьевку.») AlexScore=playDiceGame() AnnaScore=playDiceGame() else print(«Анна выиграла жеребьевку.») AnnaScore=playDiceGame() AlexScore=playDiceGame() if(AlexScore>AnnaScore) print(«Алекс выиграл игру в кости. Финальный счет Алекса:»,AlexScore,»Финальный счет Анны:»,AnnaScore,»\n») else print(«Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны:»,AnnaScore,»Финальный счет Алекса:»,AlexScore,»\n»)

Вывод:

Shell

Игра в кости использует модуль random

Анна выиграла жеребьевку.
Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны: 5 Финальный счет Алекса: 2

Анна выиграла жеребьевку.
Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны: 10 Финальный счет Алекса: 2

Алекс выиграл жеребьевку.
Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны: 10 Финальный счет Алекса: 8

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Игравкостииспользуетмодульrandom   Аннавыигралажеребьевку. Аннавыигралаигрувкости.ФинальныйсчетАнны5ФинальныйсчетАлекса2   Аннавыигралажеребьевку. Аннавыигралаигрувкости.ФинальныйсчетАнны10ФинальныйсчетАлекса2   Алексвыигралжеребьевку. Аннавыигралаигрувкости.ФинальныйсчетАнны10ФинальныйсчетАлекса8

Вот и все. Оставить комментарии можете в секции ниже.

Пример использования

Базовое использование

В следующем примере с помощью метода random() мы получим случайное число от 0 (включительно) до 1 (не включая):

const rnd = Math.random();
console.log(rnd); // возвращаемое значение 0.5017845092137254

Получение случайного числа в заданном диапазоне

В следующем примере с помощью метода random() мы рассмотрим как получить случайное число внутри определенного диапазона

Обратите внимание, что возвращаемое значение не может быть меньше параметра min и не более, или равно параметра max:

function getRandomFromRange(min, max) {
  return Math.random() * (max - min) + min;
}

console.log(getRandomFromRange(5, 10)); // возвращаемое значение 6.830906542874363
console.log(getRandomFromRange(5, 10)); // возвращаемое значение 9.436449613234068
console.log(getRandomFromRange(5, 10)); // возвращаемое значение 6.4493344451274055
console.log(getRandomFromRange(5, 10)); // возвращаемое значение 5.160973635403946
console.log(getRandomFromRange(5, 10)); // возвращаемое значение 5.369261822513969

Получение случайного целого числа в заданном диапазоне

В следующем примере мы рассмотрим как с помощью метода random(), ceil() и floor() объекта Math получить случайное целое число внутри определенного диапазона

Обратите внимание, что возвращаемое значение не может быть меньше параметра min и не более, или равно параметра max:

function getRandomIntFromRange(min, max) {
  min = Math.ceil(min); // вычисляет и возвращает наименьшее целое число, которое больше или равно переданному числу (округляет число вверх)
  max = Math.floor(max); // вычисляет и возвращает наибольшее целое число, которое меньше или равно переданному числу (округляет число вниз)
  return Math.floor(Math.random() * (max - min)) + min; 
}

console.log(getRandomIntFromRange(5, 10)); // возвращаемое значение 6
console.log(getRandomIntFromRange(5, 10)); // возвращаемое значение 9
console.log(getRandomIntFromRange(5, 10)); // возвращаемое значение 1
console.log(getRandomIntFromRange(5, 10)); // возвращаемое значение 5
console.log(getRandomIntFromRange(5, 10)); // возвращаемое значение 6

Получение случайного элемента в массиве

В следующем примере мы рассмотрим как с помощью методов ceil() и random() найти случайный элемент внутри массива:

const arr = ;

const randomElement = arr[Math.floor(Math.random() * arr.length)];

Например:
arr; // индекс будет соответствовать 2

JavaScript Math

Подготовка поверхности — важный этап монтажа

Если это третий вариант, то первый слой формируют из рубероида, покрывая его лагами и фанерой для выравнивания поверхности, тепло- и звукоизоляции покрытия. Кроме того, фанерные листы в качестве вспомогательного слоя гарантируют высокий уровень прочности готового пола.

Если речь идет о бетонной стяжке, то поверхность основания тщательно выравнивают самовыравнивающими смесями, при необходимости шлифуют для дополнительной ровности, чистят и сушат. В качестве промежуточного слоя также используют фанерные листы квадратной формы, зафиксированные на основании с помощью дюбель-гвоздей.

Для удобства на этом этапе используют клинья, которые убирают во время монтажа плинтусов.

Возможен и такой вариант промежуточного слоя

Цементная стяжка в качестве основания под паркетный пол также обязательно должна быть сухой, чистой, ровной и практичной. Не допускается перепадов высоты более миллиметра на два метра квадратных. Влажность пола должна быть в пределах от 2% до 4%.

Для улучшения адгезии паркета с полом основание перед монтажом целесообразно будет обработать грунтовочными смесями. Клей и грунтовка должны сочетаться между собой — от этого зависит качество сцепления. При уровне влажности, превышающей норму, используют полиуретановый состав, создающий гидроизоляционный барьер. Грунтовочные смеси наносят с помощью шпателя или валика.

Так же, как и в двух предыдущих двух случаях, между цементным основанием и паркетом правильно будет уложить листы фанеры для улучшения звуко- и теплоизоляционных свойств. Оптимальные параметры промежуточного материала — 1,5×1,5 метра с толщиной от 12 мм. Крепят фанеру на основание саморезами или паркетным клеем, как вариант допускается и использование шурупов, правда этот способ не самый практичный, так как со временем пол под паркетом расшатается и станет причиной скрипа.

Не обязательно весь пол делать с нуля, часто можно воспользоваться уже имеющимся

Еще один вариант монтажа паркета — на старый деревянный пол. Здесь начинать работы можно только после тщательной подготовки основания с решением проблем скрипа, провалов, деформаций и прочих дефектов.

Java Integer Math

Математические операции, выполняемые с целочисленными типами Java (byte, short, int и long), ведут себя немного иначе, чем обычные математические операции. Поскольку целочисленные типы не могут содержать дроби, в каждом вычислении с одним или несколькими целочисленными типами все дроби в результате обрезаются. Посмотрите на это математическое выражение:

int result = 100 / 8;

Результат этого деления будет 12,5, но так как два числа являются целыми числами, фракция .5 обрезается. Результат, следовательно, всего 12.

Округление также происходит в подрезультатах больших вычислений.

С плавающей точкой Math

Java содержит два типа данных с плавающей точкой: float и double. Они могут содержать дроби в числах. Если нужны дробные выражения в математических выражениях, вы должны использовать один из этих типов данных. Вот пример математического выражения с плавающей точкой:

double result = 100 / 8;

Несмотря на то, что переменная результата теперь имеет тип с плавающей запятой (double), конечный результат по-прежнему равен 12 вместо 12,5. Причина в том, что оба значения в математическом выражении (100 и 8) оба являются целыми числами. Таким образом, результат деления одного на другое сначала преобразуется в целое число (12), а затем присваивается переменной результата.

Чтобы избежать округления вычислений, необходимо убедиться, что все типы данных, включенные в математическое выражение, являются типами с плавающей запятой. Например, вы могли бы сначала присвоить значения переменным с плавающей запятой следующим образом:

double no1 = 100;
double no2 = 8;

double result = no1 / no2;

Теперь переменная результата будет иметь значение 12,5.

В Java есть способ заставить все числа в расчете быть переменными с плавающей точкой. Вы ставите числа с большой буквы F или D. Вот пример:

double result = 100D / 8D;

Обратите внимание на прописные буквы D после каждого числа. Этот верхний регистр D говорит Java, что эти числа должны интерпретироваться как числа с плавающей запятой, и, таким образом, деление должно быть делением с плавающей запятой, которое сохраняет дроби вместо их обрезания

На самом деле вы также можете сделать число длинным, добавив суффикс числа к верхнему регистру L, но long по-прежнему является целочисленным типом, поэтому он не будет сохранять дробные части в вычислениях.

Точность с плавающей точкой

Типы данных с плавающей точкой не являются точными на 100%. Вы можете столкнуться с ситуациями, когда числа со многими дробями не складываются с ожидаемым числом. Если вычисление с плавающей запятой приводит к числу с большим количеством дробей, чем может обработать число с плавающей запятой или двойное число, дроби могут быть обрезаны. Конечно, заданная точность может быть более чем достаточной для многих типов вычислений, но имейте в виду, что дроби могут фактически быть отсечены.

Посмотрите:

double resultDbl3 = 0D;
System.out.println("resultDbl3 = " + resultDbl3);

for(int i=0; i<100; i++){
    resultDbl3 += 0.01D;
}
System.out.println("resultDbl3 = " + resultDbl3);

Вывод выводится при выполнении этого кода с Java 8:

resultDbl3 = 0.0
resultDbl3 = 1.0000000000000007

Первый оператор System.out.println() правильно печатает значение 0.0, которое является начальным значением переменной resultDbl3.

Однако второй оператор System.out.println() выводит несколько странный результат. Добавление значения 0,01 к 0 всего 100 раз должно привести к значению 1,0, верно? Но каким-то образом окончательный результат 1.0000000000000007. Как видите, что-то не так во фракциях.

Обычно неточность с плавающей запятой незначительна, но все же важно знать об этом

Наш Книговорот (bookcrossing.ru)