random用法
Random类(java.util)
Random类中实现的随机算法是伪随机，也就是有规则的随机。在进行随机时，随机算法的起源数字称为种子数(seed)，在种子数的基础上进行一定的变换，从而产生需要的随机数字。
相同种子数的Random对象，相同次数生成的随机数字是完全相同的。也就是说，两个种子数相同的Random对象，第一次生成的随机数字完全相同，第二次生成的随机数字也完全相同。这点在生成多个随机数字时需要特别注意。
下面介绍一下Random类的使用，以及如何生成指定区间的随机数组以及实现程序中要求的几率。
1、Random对象的生成
Random类包含两个构造方法，下面依次进行介绍：
a、public Random()
该构造方法使用一个和当前系统时间对应的相对时间有关的数字作为种子数，然后使用这个种子数构造Random对象。
b、public Random(long seed)
该构造方法可以通过制定一个种子数进行创建。
示例代码：
Random r = new Random();
Random r1 = new Random(10);
再次强调：种子数只是随机算法的起源数字，和生成的随机数字的区间无关。
2、Random类中的常用方法
Random类中的方法比较简单，每个方法的功能也很容易理解。需要说明的是，Random类中各方法生成的随机数字都是均匀分布的，也就是说区间内部的数字生成的几率是均等的。下面对这些方法做一下基本的介绍：
a、public boolean nextBoolean()
该方法的作用是生成一个随机的boolean值，生成true和false的值几率相等，也就是都是50%的几率。
b、public double nextDouble()
该方法的作用是生成一个随机的double值，数值介于[0,1.0)之间。
c、public int nextInt()
该方法的作用是生成一个随机的int值，该值介于int的区间，也就是-231到231-1之间。
如果需要生成指定区间的int值，则需要进行一定的数学变换，具体可以参看下面的使用示例中的代码。
d、public int nextInt(int n)
该方法的作用是生成一个随机的int值，该值介于[0,n)的区间，也就是0到n之间的随机int 值，包含0而不包含n。
如果想生成指定区间的int值，也需要进行一定的数学变换，具体可以参看下面的使用示例中的代码。
e、public void setSeed(long seed)
该方法的作用是重新设置Random对象中的种子数。设置完种子数以后的Random对象和相同种子数使用new关键字创建出的Random对象相同。
3、Random类使用示例
使用Random类，一般是生成指定区间的随机数字，下面就一一介绍如何生成对应区间的随机数字。以下生成随机数的代码均使用以下Random对象r进行生成：
Random r = new Random();
a、生成[0,1.0)区间的小数
double d1 = r.nextDouble();
直接使用nextDouble方法获得。
b、生成[0,5.0)区间的小数
double d2 = r.nextDouble() * 5;
因为nextDouble方法生成的数字区间是[0,1.0)，将该区间扩大5倍即是要求的区间。
同理，生成[0,d)区间的随机小数，d为任意正的小数，则只需要将nextDouble方法的返回值乘以d即可。
c、生成[1,2.5)区间的小数
double d3 = r.nextDouble() * 1.5 + 1;
生成[1,2.5)区间的随机小数，则只需要首先生成[0,1.5)区间的随机数字，然后将生成的随机数区间加1即可。
同理，生成任意非从0开始的小数区间[d1,d2)范围的随机数字(其中d1不等于0)，则只需要首先生成[0,d2-d1)区间的随机数字，然后将生成的随机数字区间加上d1即可。
d、生成任意整数
int n1 = r.nextInt();
直接使用nextInt方法即可。
e、生成[0,10)区间的整数
int n2 = r.nextInt(10);
n2 = Math.abs(r.nextInt() % 10);
以上两行代码均可生成[0,10)区间的整数。
第一种实现使用Random类中的nextInt(int n)方法直接实现。
第二种实现中，首先调用nextInt()方法生成一个任意的int数字，该数字和10取余以后生成的数字区间为(-10,10)，然后再对该区间求绝对值，则得到的区间就是[0,10)了。
同理，生成任意[0,n)区间的随机整数，都可以使用如下代码：
int n2 = r.nextInt(n);
n2 = Math.abs(r.nextInt() % n);
f、生成[0,10]区间的整数
int n3 = r.nextInt(11);
n3 = Math.abs(r.nextInt() % 11);
相对于整数区间，[0,10]区间和[0,11)区间等价，所以即生成[0,11)区间的整数。
g、生成[-3,15)区间的整数
int n4 = r.nextInt(18) - 3;
n4 = Math.abs(r.nextInt() % 18) - 3;
生成非从0开始区间的随机整数，可以参看上面非从0开始的小数区间实现原理的说明。
h、几率实现
按照一定的几率实现程序逻辑也是随机处理可以解决的一个问题。下面以一个简单的示例演示如何使用随机数字实现几率的逻辑。
在前面的方法介绍中，nextInt(int n)方法中生成的数字是均匀的，也就是说该区间内部的每个数字生成的几率是相同的。那么如果生成一个[0,100)区间的随机整数，则每个数字生成的几率应该是相同的，而且由于该区间中总计有100个整数，所以每个数字的几率都是1%。按照这个理论，可以实现程序中的几率问题。
示例：随机生成一个整数，该整数以55%的几率生成1，以40%的几率生成2，以5%的几率生成3。实现的代码如下：
int n5 = r.nextInt(100);
int m; //结果数字
if(n5 < 55){ //55个数字的区间，55%的几率
m = 1;
}else if(n5 < 95){//[55,95)，40个数字的区间，40%的几率
m = 2;
}else{
m = 3;
}
因为每个数字的几率都是1%，则任意55个数字的区间的几率就是55%，为了代码方便书写，这里使用[0,55)区间的所有整数，后续的原理一样。
当然，这里的代码可以简化，因为几率都是5%的倍数，所以只要以5%为基础来控制几率即可，下面是简化的代码实现：
int n6 = r.nextInt(20);
int m1;
if(n6 < 11){
m1 = 1;
}else if(n6 < 19){
m1= 2;
}else{
m1 = 3;
}
在程序内部，几率的逻辑就可以按照上面的说明进行实现。
4、其它问题
a、相同种子数Random对象问题
前面介绍过，相同种子数的Random对象，相同次数生成的随机数字是完全相同的，下面是测试的代码：
Random r1 = new Random(10);
Random r2 = new Random(10);
for(int i = 0;i < 2;i++){
System.out.println(r1.nextInt());
System.out.println(r2.nextInt());
}
在该代码中，对象r1和r2使用的种子数都是10，则这两个对象相同次数生成的随机数是完全相同的。
如果想避免出现随机数字相同的情况，则需要注意，无论项目中需要生成多少个随机数字，
都只使用一个Random对象即可。
b、关于Math类中的random方法
其实在Math类中也有一个random方法，该random方法的工作是生成一个[0,1.0)区间的随机小数。
通过阅读Math类的源代码可以发现，Math类中的random方法就是直接调用Random类中的nextDouble方法实现的。
只是random方法的调用比较简单，所以很多程序员都习惯使用Math类的random方法来生成随机数字。
孙鑫深入详解MFC学习笔记
Windows编程 一、#define的几个注意点 ①#与##的用法； #xxx将后面的参数xxx字符串化 xxx##yyy，将两个参数连接 ②\的用法 一行结束使用，表示一行未结束。 二、函数调用约定_stdcall _stdcall是Pascal方式清理C方式压栈，通常用于Win32Api中，函数采用从右到左的压栈方式，堆栈由它自己清理。在win32应用程序里,宏APIENTRY，WINAPI，都表示_stdcall，非常常见。 相对应的_cdecl，堆栈由main()函数或者其他函数清理。 C和C++程序的缺省调用方式则为__cdecl，下图为VC++6.0的默认设置，因此在不显式写明调用约定的情况下，一般都是采用__cdecl方式，而在与Windows API打交道的场景下，通常都是显式的写明使用__stdcall，才能与Windows API保持一致。 另外，还要注意的是，如printf此类支持可变参数的函数，由于不知道调用者会传递多少个参数，也不知道会压多少个参数入栈，因此函数本身内部不可能清理堆栈，只能由调用者清理了。 三、防止头文件重复包含----预编译 在写好的类的首位加上预编译代码，例如： #ifndef xxx_h #define xxx_h Class xxx { ... }; #endif 四、HDC、CDC、CClientDC、CWindowDC HDC是平台SDK提供的全局类，与设备上下文相关 CDC则是类似于封装在CWnd中的一个HDC。 CClientDC：继承于CDC，构造函数完成获取DC，析构函数完成释放DC。 CWindowDC：继承于CDC，构造函数完成获取DC，析构函数完成释放DC，在整个窗口上绘图 CMetaFileDC:图元文件设备描述环境类 创建：CMetaFileDC dc; dc.Create(); 接下来用一般dc的绘图操作，绘图的内容均会保存至图元文件中； HMETAFILE m_hMetaFile=dc.Close();//图元文件赋予数据成员显示图元文件：用一般dc的PlayMetaFile(m_hMetaFile)显示图元文件 窗口销毁时删除图元文件 SDK函数::DeleteMetaFile(m_hMetaFile) 五、OnDraw函数、OnCreate函数 OnDraw函数：窗口重绘的时候被框架类FrameWnd调用，响应WM_PAINT消息。 OnCreate函数：窗口建立的时候调用的函数，响应WM_CREATE消息。
用C语言产生随机数
用c语言产生随机数 在C语言中,rand()函数可以用来产生随机数，但是这不是真真意义上的随机数，是一个伪随机数，是根据一个数，我们可以称它为种子，为基准以某个递推公式推算出来的一系数，当这系列数很大的时候，就符合正态公布，从而相当于产生了随机数，但这不是真正的随机数，当计算机正常开机后，这个种子的值是定了的，除非你破坏了系统，为了改变这个种子的值，C提供了srand()函数，它的原形是void srand( int a)。 可能大家都知道C语言中的随机函数random，可是random函数并不是ANSI C标准，所以说，random函数不能在gcc,vc等编译器下编译通过。 rand()会返回一随机数值，围在0至RAND_MAX 间。返回0至RAND_MAX之间的随机数值，RAND_MAX定义在stdlib.h，(其值至少为32767)，运算的结果是一个不定的数，要看你定义的变量类型，int整形的话就是32767。在调用此函数产生随机数前，必须先利用srand()设好随机数种子，如果未设随机数种子，rand()在调用时会自动设随机数种子为1。一般用for语句来设置种子的个数。具体见下面的例子。 一如何产生不可预见的随机序列呢 利用srand((unsigned int)(time(NULL))是一种方法，因为每一次运行程序的时间是不同的。
在C语言里所提供的随机数发生器的用法：现在的C编译器都提供了一个基于ANSI标准的伪随机数发生器函数，用来生成随机数。它们就是rand()和srand()函数。这二个函数的工作过程如下：1) 首先给srand()提供一个种子，它是一个unsigned int类型，其取值围从0~65535； 2) 然后调用rand()，它会根据提供给srand()的种子值返回一个随机数(在0到32767之间) 3) 根据需要多次调用rand()，从而不间断地得到新的随机数； 4) 无论什么时候，都可以给srand()提供一个新的种子，从而进一步“随机化”rand()的输出结果。 下面是0~32767之间的随机数程序： #include
小白学Python笔记系列3.3.1 math库与random库
数学库及其使用 math库中常用的数学函数 函数数学表示含义 圆周率piππ的近似值，15位小数 自然常数e e e的近似值，15位小数 ceil(x) x 对浮点数向上取整 floor(x) x 对浮点数向下取整 pow(x,y)x y计算x的y次方 log(x)lg x以e为基的对数， log10(x)log10x以10为基的对数， sqrt(x)平方根 x
数学库及其使用 函数数学表示 含义exp(x)e的x次幂，degrees(x)将弧度值转换成角度radians(x)将角度值转换成弧度 sin(x)sin x 正弦函数cos(x)cos x 余弦函数tan(x)tan x 正切函数 asin(x)arcsin x 反正弦函数，x ?[-1.0,1.0]acos(x)arccos x 反余弦函数，x ?[-1.0,1.0]atan(x) arctan x 反正切函数，x ?[-1.0,1.0] math库中常用的数学函数
随机数库及其使用 random库中常用的函数 函数含义 seed(x)给随机数一个种子值，默认随机种子是系 统时钟 random()生成一个[0, 1.0)之间的随机小数 uniform(a,b)生成一个a到b之间的随机小数 randint(a,b)生成一个a到b之间的随机整数 randrange(a,b,c)随机生成一个从a开始到b以c递增的数 choice()从列表中随机返回一个元素 shuffle(
)将列表中元素随机打乱 sample(
,k)从指定列表随机获取k个元素
随机数库及其使用 示例
随机数生成算法的研究
随机数生成算法的研究 [日期：2006-05-23] 来源：作者：[字体：大中小] 张敬新 摘要：本文通过流程图和实际例程，较详细地阐述了随机数生成的算法和具体的程序设计，分析了其符合算法特征的特性。 关键词：随机数；算法；算法特征；程序设计 1 引言 在数据结构、算法分析与设计、科学模拟等方面都需要用到随机数。由于在数学上，整数是离散型的，实数是连续型的，而在某一具体的工程技术应用中，可能还有数据值的范围性和是否可重复性的要求。因此，我们就整数随机数和实数随机数，以及它们的数据值的范围性和是否可重复性，分别对其算法加以分析和设计。以下以Visual Basic 语言为工具，对整数随机数生成问题加以阐述，而对于实数随机数生成问题，只要稍加修改就可转化为整数随机数生成问题。 根据整数随机数范围性和是否可重复性，可分为： (1)某范围内可重复。 (2)某范围内不可重复。 (3)枚举可重复。 (4)枚举不可重复。 所谓范围，是指在两个数n1和n2之间。例如，在100和200之间这个范围，那么，只要产生的整数随机数n满足100≤n≤200，都符合要求。所谓枚举，是指有限的、已知的、若干个不连续的整数。例如，34、20、123、5、800这5个整数就是一种枚举数，也就是单独可以一个个确定下来。 2 某范围内可重复 在Visual Basic 语言中，有一个随机数函数Rnd。 语法：Rnd[(number)]。 参数number 可选，number 的值决定了Rnd 生成随机数的方式。Rnd 函数返回小于1 但大于或等于0 的值。
在调用Rnd 之前，先使用无参数的Randomize 语句初始化随机数生成器，该生成器具有一个基于系统计时器的种子。 若要生成某给定范围内的随机整数，可使用以下公式： Int((upperbound - lowerbound + 1) * Rnd + lowerbound) 这里，upperbound 是此范围的上限，而lowerbound 是范围的下限。 程序流程图： 程序例程：下面是一个生成10个10~20之间随机数的例子。 运行结果：12 10 20 20 17 17 18 14 12 20 3 某范围内不可重复
CRichEditCtrl
CRichEditCtrl MFC Library Reference Using CRichEditCtrl(https://www.sodocs.net/doc/7911063404.html,/tie/7576199.html)rich edit控件是用户能够输入和编辑文本的窗口。文本能被指定字符和段落格式，并且也能包含嵌入式OLE对象。rich edit 控件在MFC中通过CRichEditCtrl类描绘。关于哪些你想知道更多？RichEdit控件概述 如果你在对话框中使用rich edit控件（不管你的程序是SDI，MDI，还是基本对话框），你必须在对话框显示之前调用AfxInitRichEdit一次。调用此函数的典型位置 在你的程序的InitInstance成员函数中。你不必每次显示对话框时调用它，仅仅第一次就可以了。如果你使用CRichEditView你不必调用 AfxInitRichEdit.Rich edit控件（CRichEditCtrl）为格式化文本提供程序接口。然而，一个程序必须实现任一用户接口组件，这个组件对于用户格式化操作可用是必要 的。那就是，Rich edit控件支持选定文本的字符或段落属性的改变。字符属性
的一些例子就是黑粗体，斜体，字体系列，和点大小。段落属性的例子如对齐，页边空白，和移字键 （英文原文：tab stops.表示在rich edit中按下tab键光标会移动一段距离）。然而，这是给你提供的用户接口，不管那是一个工具条按钮，菜单项，或是一个格式化字符对话框。也有函数对目 前选择查询richedit控件。使用这些函数显示当前属性设置，比如，设置一个选定标记在用户接口上，如果当前选择是黑粗体字符格式属性。参见CharacterFomatting和paragraph formatting查看更多字符段落格式化信息。rich edit控件支持几乎所有多行编辑控件( multiline edit controls)的操作和通知消息。因此,使用EDIT控件的应用程序很容易的变换为使用RICH EDIT控件。附加的消息和通知(notifications)能使程序访问richedit的其它特性。参看CEdit查看编辑控件消息。与rich edit控件有关的类 CRichEditView, CRichEditDoc, 和CRichEditCntrItem类提供在MFC的文档/视图结构环境内的RICH EDIT控件的功能。CRichEditView保持着文本和文本的格式化特性。CRichEditDoc保持着视图中OLE客户项的序列。CRichEditCntrItem提供对OLE客户项的container-side
随机振动(振动频谱)计算(Random Vibration)
Random Vibration 1. 定义 1.1 功率谱密度 当波的频谱密度乘以一个适当的系数后将得到每单位频率波携带的功率，这被称为信号的功率谱密度（power spectral density, PSD）。 功率谱密度谱是一种概率统计方法，是对随机变量均方值的量度。 1.2 均方根 均方根（RMS）是指将N项的平方和除于N后，开平方的结果。均方根值也是有效值，如对于220交流电，示波器显示的有效值或均方根值为220V。 2. 加速度功率谱密度 2.1 单位 加速度单位：m/s^2或g 加速度功率谱密度单位：（m/s^2）^2/Hz或g^2/Hz Hz单位为:1/s, 所以加速度功率谱密度单位也可写为：m^2/s^3 2.2功率谱密度函数 功率谱密度函数曲线的纵坐标是（g2/Hz）。功率谱曲线下的面积就是随机加速度的总方差（g2）: σ2= ∫Φ（f）df 其中：Φ（f）........功率谱密度函数 σ ............. 均方根加速度 3. 计算示例 随机振动100-2000HZ，功率谱密度为0.01g^2/Hz，则其加速度峰值计算如下: σ2=0.01*(2000-100)=19 σ=4.36g 峰值加速度不大于3倍均方根加速度：13.08g
4、SAE J 1455 随机振动要求 4.1功率谱图 4.1.1 Vertical axis 4.1.2 Transverse axis 4.1.3 Longitudinal axis
4.2 Vertical axis加速度计算 功率谱曲线下的面积：σ2=（40-5）0.016+0.5*（500-40）*0.016=4.24σ=2.06g 峰值加速度不大于3倍均方根加速度：6.18g 5. FGE随机振动要求 5.1功率谱图
C语言中产生随机数的方法
C语言中产生随机数的方法 引例：产生10个[100-200]区间内的随机整数。 #include
《网络程序设计》复习题
1、什么叫套接字？套接字按通信性质可以分为哪两类？ 2、理解线程的创建与使用方法，并能应用到程序设计中。 3、异构环境下的网络程序设计需要考虑哪些问题？ 4、为什么在数据结构struct sockaddr_in中，成员变量sin_addr和sin_port需要转换为网络字节顺序，而sin_family不需要呢？ 5、从网络编程的角度来简述和比较IP地址和端口的作用。 6、为什么网络编程时需要考虑字节顺序问题？ 7、WinSock编程中需要哪些文件？ 8、UDP程序的工作模型隐含着通信标识五元组的建立过程。这五元组在UDP的客户与服务端是由哪些函数分别确定的？ 9、什么是阻塞与非阻塞通信？请解释两者的区别。 10、简述各种类型数据的发送与接收处理的方法。 11、简述基于UDP的客户机/服务器端socket编程流程。 12、什么是通信三元组和五元组？三元组和五元组每个元素在网络连接中起到什么作用？ 13、为什么服务端在TCP通信过程中需要调用bind( )函数而客户端不需要？为什么客户机通常不需要绑定自己的端口号？ 14、简述套接字Select模型原理，以及select模型的优势和不足。 15、简述阻塞模式服务器和客户端工作流程，以及阻塞模式套接字的优势和不足。 16、在实际应用中，很多TCP服务器程序在非正常退出时，如果立即重启服务器进程则会发生绑定服务器端口失败的错误，从而无法启动服务器进程，但等待一段时间后就可以了。为什么会发生这种情况呢？如何解决这个问题(或采取什么措施可以立即重启服务器进程)？(要求掌握setsockopt()函数的用法) 17、TCP程序的工作模型隐含着通信标识五元组的建立过程。这五元组在TCP的客户与服务端是由哪些函数分别确定的？ 18、accept( )为什么要返回一个套接口？或者说，为什么要为每一个连接创建一个套接口来处理？UDP 服务器端为什么不需要多个套接口？ 19、理解生产者-消费者模型，理解线程的同步与互斥方法（event和critical-section），并能应用到程序设计中。 20、采用阻塞式I/O模型时，套接字函数recv（）的返回值有哪几种？分别对应什么情况？ 21、closesocket（）函数和shutdown（）函数有何差别？ 22、什么是TCP的三次握手机制？为什么要使用TCP的三次握手机制？ 23、服务器端并发的两种模型及编程实现。 考试形式：闭卷 考试时间：120分钟 考试题型：选择题（2’×10＝20’）、简答题（10’×6＝60’）、程序设计题（20’）
EXCEL随机数据生成方法
求教:我的电子表格中rand()函数的取值范围是-1到1,如何改回1到0 回答：有两种修改办法： 是[1－rand()]/2， 或[1＋rand()]/2。 效果是一样的，都可生成0到1之间的随机数 电子表格中RAND()函数的取值范围是0到1，公式如下： =RAND() 如果取值范围是1到2，公式如下： =RAND()*(2-1)+1 RAND( ) 注解： 若要生成a 与b 之间的随机实数： =RAND()*(b-a)+a 如果要使用函数RAND 生成一随机数，并且使之不随单元格计算而改变，可以在编辑栏中输入“=RAND()”，保持编辑状态，然后按F9，将公式永久性地改为随机数。 示例 RAND() 介于0 到1 之间的一个随机数（变量） =RAND()*100 大于等于0 但小于100 的一个随机数（变量） excel产生60-70随机数公式 =RAND()*10+60 要取整可以用=int(RAND()*10+60) 我想用excel在B1单元个里创建一个50-80的随机数且这个随机数要大于A1单元个里的数值，请教大家如何编写公式！ 整数：=ROUND(RAND()*(80-MAX(50,A1+1))+MAX(50,A1+1),0) 无需取整数：=RAND()*(80-MAX(50,A1))+MAX(50,A1)
要求: 1,小数保留0.1 2,1000-1100范围 3,不要出现重复 =LEFT(RAND()*100+1000,6) 至于不许重复 你可以设置数据有效性 在数据-有效性设 =countif(a:a,a1)=1 选中a列设有效性就好了 其他列耶可以 急求excel随机生成数字的公式，取值要在38.90-44.03之间，不允许重复出现，保留两位小数，不允许变藏 =round(RAND()*5+38.9,2) 公式下拉 Excel随机数 Excel具有强大的函数功能，使用Excel函数，可以轻松在Excel表格产生一系列随机数。 1、产生一个小于100的两位数的整数，输入公式=ROUNDUP(RAND()*100,0)。 RAND()这是一个随机函数，它的返回值是一个大于0且小于1的随机小数。ROUNDUP 函数是向上舍入数字，公式的意义就是将小数向上舍入到最接近的整数，再扩大100倍。 2、产生一个四位数N到M的随机数，输入公式=INT(RAND()*(M-N+1))+N。 这个公式中，INT函数是将数值向下取整为最接近的整数；因为四位数的随机数就是指从1000到9999之间的任一随机数，所以M为9999，N为1000。RAND()的值是一个大于0且小于1的随机小数，M-N+1是9000，乘以这个数就是将RAND()的值对其放大，用INT 函数取整后，再加上1000就可以得到这个范围内的随机数。[公式=INT(RAND()*(9999-1000+1))+1000] 3、Excel函数RANDBETWEEN是返回位于两个指定数之间的一个随机数。使用这一个函数来完成上面的问题就更为简单了。要使用这个函数，可能出现函数不可用，并返回错误值#NAME?。 选择"工具"菜单，单击"加载宏"，在"可用加载宏"列表中，勾选"分析工具库"，再单击"确定"。接下来系统将会安装并加载，可能会弹出提示需要安装源，也就是office安装盘。放入光盘，点击"确定"，完成安装。 现在可以在单元格输入公式=RANDBETWEEN(1000,9999)。 最后，你可以将公式复制到所有需要产生随机数的单元格，每一次打开工作表，数据都会自动随机更新。在打开的工作表，也可以执行功能键F9，每按下一次，数据就会自动随机更新了。
matlab中产生随机数的程序
1.由U（0,1）分布的随机数产生U（a,b）的随机数 r=rand(1,20); s=a+(b-a)*r; 例： r=rand(1,20); s=2+(10-2)*r s = Columns 1 through 11 7.0589 2.7803 4.2280 6.3751 9.6601 9.7191 3.2609 9.7647 9.6573 5.8830 8.4022 Columns 12 through 20 3.1351 5.3741 9.3259 8.3377 9.6759 7.2459 2.2857 8.7930 9.4719 2.指数分布的抽样 （6.9）n=10的时候 u=rand(1,19); r=1; for i=1:19 r=r*u(i); end s=log(r); m=1; for j=11:19 if(u(j-1)>u(j)) y(m)=u(j) else y(m)=u(j) end m=m+1; end for k=2:9 x(k)=(y(k-1)-y(k))*s end x y = 0.4168
0.4168 0.6569 y = 0.4168 0.6569 0.6280 y = 0.4168 0.6569 0.6280 0.2920 y = 0.4168 0.6569 0.6280 0.2920 0.4317 y = 0.4168 0.6569 0.6280 0.2920 0.4317 0.0155 y = 0.4168 0.6569 0.6280 0.2920 0.4317 0.0155 0.9841 y = 0.4168 0.6569 0.6280 0.2920 0.4317 0.0155 0.9841 0.1672
4：一个经典的多线程同步问题汇总
一个经典的多线程同步问题 程序描述： 主线程启动10个子线程并将表示子线程序号的变量地址作为参数传递给子线程。子线程接收参数 -> sleep(50) -> 全局变量++ -> sleep(0) -> 输出参数和全局变量。 要求： 1．子线程输出的线程序号不能重复。 2．全局变量的输出必须递增。 下面画了个简单的示意图： 分析下这个问题的考察点，主要考察点有二个： 1．主线程创建子线程并传入一个指向变量地址的指针作参数，由于线程启动须要花费一定的时间，所以在子线程根据这个指针访问并保存数据前，主线程应等待子线程保存完毕后才能改动该参数并启动下一个线程。这涉及到主线程与子线程之间的同步。 2．子线程之间会互斥的改动和输出全局变量。要求全局变量的输出必须递增。这涉及到各子线程间的互斥。 下面列出这个程序的基本框架，可以在此代码基础上进行修改和验证。 //经典线程同步互斥问题 #include
HANDLE handle[THREAD_NUM]; int i = 0; while (i < THREAD_NUM) { handle[i] = (HANDLE)_beginthreadex(NULL, 0, Fun, &i, 0, NULL); i++;//等子线程接收到参数时主线程可能改变了这个i的值} //保证子线程已全部运行结束 WaitForMultipleObjects(THREAD_NUM, handle, TRUE, INFINITE); return 0; } unsigned int__stdcall Fun(void *pPM) { //由于创建线程是要一定的开销的，所以新线程并不能第一时间执行到这来int nThreadNum = *(int *)pPM; //子线程获取参数 Sleep(50);//some work should to do g_nNum++; //处理全局资源 Sleep(0);//some work should to do printf("线程编号为%d 全局资源值为%d\n", nThreadNum, g_nNum); return 0; } 运行结果：
java随机函数用法Random
java随机函数用法Random import java.util.Random; public class RandomNumber{ public static void main(String[] args) { // 使用https://www.sodocs.net/doc/7911063404.html,ng.Math的random方法生成随机数System.out.println("Math.random(): " + Math.random()); // 使用不带参数的构造方法构造java.util.Random对象System.out.println("使用不带参数的构造方法构造的Random对象:"); Random rd1 = new Random(); // 产生各种类型的随机数 // 按均匀分布产生整数 System.out.println("int: " + rd1.nextInt()); // 按均匀分布产生长整数 System.out.println("long: " + rd1.nextLong()); // 按均匀分布产生大于等于0，小于1的float数[0, 1) System.out.println("float: " + rd1.nextFloat());
// 按均匀分布产生[0, 1)范围的double数 System.out.println("double: " + rd1.nextDouble()); // 按正态分布产生随机数 System.out.println("Gaussian: " + rd1.nextGaussian()); // 生成一系列随机数 System.out.print("随机整数序列:"); for (int i = 0; i < 5; i++) { System.out.print(rd1.nextInt() + " "); } System.out.println(); // 指定随机数产生的范围 System.out.print("[0,10)范围内随机整数序列: "); for (int i = 0; i < 10; i++) { // Random的nextInt(int n)方法返回一个[0, n)范围内的随机数 System.out.print(rd1.nextInt(10) + " "); } System.out.println(); System.out.print("[5,23)范围内随机整数序列: "); for (int i = 0; i < 10; i++) {
MATLAB各种随机函数生成器
2009年03月20日星期五 03:25 P.M. rand(n):生成0到1之间的n阶随机数方阵 rand(m,n):生成0到1之间的m×n 的随机数矩阵 (现成的函数) 另外: Matlab随机数生成函数 betarnd 贝塔分布的随机数生成器 binornd 二项分布的随机数生成器 chi2rnd 卡方分布的随机数生成器 exprnd 指数分布的随机数生成器 frnd f分布的随机数生成器 gamrnd 伽玛分布的随机数生成器 geornd 几何分布的随机数生成器 hygernd 超几何分布的随机数生成器 lognrnd 对数正态分布的随机数生成器 nbinrnd 负二项分布的随机数生成器 ncfrnd 非中心f分布的随机数生成器 nctrnd 非中心t分布的随机数生成器 ncx2rnd 非中心卡方分布的随机数生成器 normrnd 正态（高斯）分布的随机数生成器 poissrnd 泊松分布的随机数生成器 raylrnd 瑞利分布的随机数生成器 trnd 学生氏t分布的随机数生成器 unidrnd 离散均匀分布的随机数生成器 unifrnd 连续均匀分布的随机数生成器 weibrnd 威布尔分布的随机数生成器 (From:https://www.sodocs.net/doc/7911063404.html,/question/30033707.html) matlab生成随机数据 matlab本身提供很多的函数来生成各种各样的随机数据： normrnd 可以生成一定均值和标准差的正态分布 gamrnd 可以生成gamma分布的伪随机数矩阵 chi2rnd 可以生成卡方分布的伪随机数矩阵 trnd 可以生成t分布的伪随机数矩阵 frnd 可以生成f分布的伪随机数矩阵 raylrnd 可以生成rayleigh分布的伪随机数矩阵
CSerialPort类解析
CserialPort类的功能及成员函数介绍 CserialPort类是免费提供的串口类，Codeguru是一个非常不错的源代码网站CserialPort类支持线连接（非MODEM）的串口编程操作。 CserialPort类是基于多线程的，其工作流程如下：首先设置好串口参数，再开启串口检测工作线程，串口检测工作线程检测到串口接收到的数据、流控制事件或其他串口事件后，就以消息方式通知主程序，激发消息处理函数来进行数据处理，这是对接受数据而言的，发送数据可直接向串口发送。 介绍几个经常用到的函数： 1、串口初始化函数InitPort 这个函数是用来初始化串口的，即设置串口的通信参数：需要打开的串口号、波特率、奇偶校验方式、数据位、停止位，这里还可以用来进行事件的设定。如果串口初始化成功，就返回TRUE，若串口被其他设备占用、不存在或存在其他股占，就返回FALSE，编程者可以在这儿提示串口操作是否成功如果在当前主串口调用这个函数，那么pPortOwner可用this指针表示，串口号在函数中做了限制，只能用1，2，3和4四个串口号，而事实上在编程时可能用到更多串口号，可以通过通过注释掉本函数中“assert(portur>0&&portnr<5)”语句取消对串口号的限制。 if (m_ComPort[0].InitPort(this,1,9600,'N',8,1,EV_RXFLAG | EV_RXCHAR,512)) //portnr=1(2),baud=9600,parity='N',databits=8,stopsbits=1,
//dwCommEvents=EV_RXCHAR|EV_RXFLAG,nBufferSize=512 { m_ComPort[0].StartMonitoring(); //启动串口监视线程 SetTimer(1,1000,NULL); //设置定时器，1秒后发送数据} e lse { CString str; str.Format("COM1 没有发现，或被其它设备占用"); AfxMessageBox(str); } 2、启动串口通信监测线程函数StartMonitoring（） 串口初始化成功后，就可以调用BOOL StartMonitoring（）来启动串口检测线程，线程启动成功，返回TRUE。 BOOL CSerialPort::StartMonitoring() { if (!(m_Thread = AfxBeginThread(CommThread, this))) return FALSE; TRACE("Thread started\n"); return TRUE; } 注意这个函数一旦调用，就会建立一个线程，这个线程一直不会结束，调用StopMonitoring （）只是将这个线程挂起。 3、暂停或停止监测线程函数StopMonitoring（） 该函数暂停或停止串口检测，要注意的是，调用该函数后，串口资源仍然被占用 // // Suspend the comm thread // BOOL CSerialPort::StopMonitoring() { TRACE("Thread suspended\n"); m_Thread->SuspendThread(); return TRUE; } 4、关闭串口函数ClosePort（） 该函数功能是关闭串口，释放串口资源，调用该函数后，如果要继续使用串口，还需要调用InitPort（）函数。 这里有一个问题，在以前的版本中，如果调用了StartMonitoring函数，关闭串口后，再打开就会出现问题，及网上所说的关闭死锁问题。找了大量资料后，
引用java中随机函数的使用
引用java中随机函数的使用 引用 axunlb的java中随机函数的使用 java中随机函数的使用 Random N = new Random(1000);中的1000产生的随机数在0到1000之间，参数用于指定随机数产生的范围 方法1 (数据类型)(最小值+m()*(最大值-最小值+1)) 例: (int)(1+m()*(10-1+1)) 从1到10的int型随数 方法2 获得随机数 for (int i=0;i<30;i++) {.println((int)(1+m()*10));} (int)(1+m()*10) 通过包的random方法得到1-10的int随机数 公式是:最小值---最大值（整数）的随机数
（类型）最小值+m()*最大值 方法3 Random ra =new Random(); for (int i=0;i<30;i++) {.println(ra.nextInt(10)+1);} 通过包中的Random类的nextInt方法来得到1-10的int随机数import .*; class Test { public static void main(String args[]) { int[] t = new int[10]; Random rand = new Random(); for(int i=0;i } } } java中Random的构造函数Random()中默认的种子就是当前时间和midnight, January 1, 1970 UTC的差值（用毫秒计），所以每次运行程序都可以得到不同的结果nt()也可以如此用r.nextInt(100)—–100以内的随机数 C#多线程编程实例实战 问题的提出 所谓单个写入程序/ 多个阅读程序的线程同步问题，是指任意数量的线程访问共享资源时，写入程序（线程）需要修改共享资源，而阅读程序（线程）需要读取数据。在这个同步问题中，很容易得到下面二个要求： 1 ）当一个线程正在写入数据时，其他线程不能写，也不能读。 2 ）当一个线程正在读入数据时，其他线程不能写，但能够读。在数据库应 用程序环境中经常遇到这样的问题。比如说，有n 个最终 用户，他们都要同时访问同一个数据库。其中有m个用户要将数据存入数据库，n-m 个用户要读取数据库中的记录。 很显然，在这个环境中，我们不能让两个或两个以上的用户同时更新同一条记录，如果两个或两个以上的用户都试图同时修改同一记录，那么该记录中的信息就会被破坏。 我们也不让一个用户更新数据库记录的同时，让另一用户读取记录的内容。因为读取的记录很有可能同时包含了更新和没有更新的信息，也就是说这条记录是无效的记录。 实现分析 规定任一线程要对资源进行写或读操作前必须申请锁。根据操作的不同，分为阅读锁和写入锁，操作完成之后应释放相应的锁。将单个写入程序/ 多个阅读程序的要求改变一下，可以得到如下的形式： 一个线程申请阅读锁的成功条件是：当前没有活动的写入线程。 一个线程申请写入锁的成功条件是：当前没有任何活动（对锁而言） 的线程 因此，为了标志是否有活动的线程，以及是写入还是阅读线程，引入一个变量m_nActive ，如果m_nActive > 0 ，则表示当前活动阅读线程的数目，如果 m_nActive=0 ，则表示没有任何活动线程，m_nActive <0 ，表示当前有写入线程在活动，注意m_nActive<0 ，时只能取-1 的值，因为只允许有一个写入线程活动。 为了判断当前活动线程拥有的锁的类型，我们采用了线程局部存储技术(请参阅其它参考书籍) ，将线程与特殊标志位关联起来。 申请阅读锁的函数原型为：public void AcquireReaderLock( int millisecondsTimeout ) ，其中的参数为线程等待调度的时间。函数定义如下：public void AcquireReaderLock( int millisecondsTimeout ) { // m_mutext 很快可以得到，以便进入临界区m_mutex.WaitOne( ); // 是否有写入线程存在 bool bExistingWriter = ( m_nActive < 0 ); if( bExistingWriter ) { // 等待阅读线程数目加1, 当有锁释放时，根据此数目来调度线程 m_nWaitingReaders++; } else { // 当前活动线程加1 m_nActive++; } m_mutex.ReleaseMutex(); 1-0：Microsoft VC++产生随机数的原理： Srand ( )和Rand( )函数。它本质上是利用线性同余法，y=ax+b(mod m)。其中a，b，m都是常数。因此rand的产生决定于x，x被称为Seed。Seed需要程序中设定，一般情况下取系统时间作为种子。它产生的随机数之间的相关性很小，取值范围是0—32767（int），即双字节（16位数），若用unsigned int 双字节是65535，四字节是4294967295，一般可以满足要求。 1-1：线性同余法： 其中M是模数，A是乘数，C是增量，为初始值，当C=0时，称此算法为乘同余法；若C ≠0，则称算法为混合同余法，当C取不为零的适当数值时，有一些优点，但优点并不突出，故常取C=0。模M大小是发生器周期长短的主要标志，常见有M为素数，取A为M的原根，则周期T=M-1。例如： a=1220703125 a=32719 （程序中用此组数） a=16807 代码： void main( ) { const int n=100; double a=32719,m=1,f[n+1],g[n],seed; m=pow(2,31); cout<<"设置m值为"< ATmega1 28单片机的真随机数发生矗时间：2009-12-16 15:39:00 来源：单片机与嵌入式系统作者：刘晓旭,曹林,董秀成西华大学 ATmega1 28单片机的真随机数发生矗时间：2009-12-16 15:39:00 来源：单片机与嵌入式系统作者：刘晓旭,曹林,董秀成西华大学 引言 随机数已广泛地应用于仿真、抽样、数值分析、计算机程序设计、决策、美学和娱乐之中。常见的随机数发生器有两种：使用数学算法的伪随机数发生器和以物理随机量作为发生源的真随机数发生器。要获取真正随机的真随机数，常使用硬件随机数发生器的方法来获取。这些真随机数都是使基于特定的真随机数发生源(如热噪声、电流噪声等)，每次获取的真随机数都是不可测的，具有很好的随机性。 真随机数因其随机性强，在数据加密、信息辅助、智能决策和初始化向量方面有着广泛应用，构建一种基于硬件真随机数发生源，具有广泛的应用价值。但目前硬件真随机数发生源均较复杂，而且很少有基于单片机的真随机数发生器。本文利用RC充放电的低稳定度，根据AVR单片机的特点设计了一种性价比极高的真随机数发生器。该随机数发生器使用元件很少，稳定性高，对一些价格敏感的特殊场合，如金融、通信、娱乐设备等有较大的应用意义。 1 基本原理和方法 1．1 基本原理 串联的RC充放电电路由于受到漏电流、电阻热噪声、电阻过剩噪声、电容极化噪声等诸多不确定性因素的影响，其充放电稳定度一般只能达到10－3。利用这种RC充放电的低稳定度特性实现廉价的真随机数发生源。 Atmel公司AVR单片机ATmega 128以其速度快、功能强、性价比高等优点广泛应用于各种嵌入式计算场合。利用AVR单片机引脚配置灵活多样的特点，使用Amnega128 两个I／O口作为真随机数的电气接口。 其原理如图1所示。主要原理是利用串联RC电路的不确定性产生真随机数源，收集数据，通过AVR单片机ATmega128和主时钟电路量化RC电路的充放电时问，获得不确定的2位二进制数据，再利用程序将每4次采集的数据综合，最后产生1个8位的真随机数。C多线程编程实例实战
随机数生成原理 实现方法 不同编程语言的随机数函数
真随机数产生方法
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