Генерация уникальных случайных чисел в java

Causes of Error Code 0xc0000001

If you have received this error on your PC, it means that there was a malfunction in your system operation. Common reasons include incorrect or failed installation or uninstallation of software that may have left invalid entries in your Windows registry, consequences of a virus or malware attack, improper system shutdown due to a power failure or another factor, someone with little technical knowledge accidentally deleting a necessary system file or registry entry, as well as a number of other causes. The immediate cause of the “Error Code: 0xc0000001” error is a failure to correctly run one of its normal operations by a system or application component.

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()

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.

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;

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:

Криптографическая зашита генератора случайных данных в Python

Случайно сгенерированные числа и данные, полученные при помощи модуля random в Python, лишены криптографической защиты. Следовательно, возникает вопрос — как добиться надежной генерации случайных чисел?

Криптографически надежный генератор псевдослучайных чисел представляет собой генератор чисел, который обладает особенностями, что делают его подходящим для использования в криптографических приложениях, где безопасность данных имеет первостепенное значение.

• Все функции криптографически надежного генератора возвращают полученные случайным образом байты;
• Значение случайных байтов, полученных в результате использования функции, зависит от источников ОС.
• Качество генерации также зависит от случайных источников ОС.

Для обеспечения криптографической надежности генерации случайных чисел можно использовать следующие подходы:

• Применение модуля secrets для защиты случайных данных;
• Использование из модуля os ;
• Использование класса .

Пример криптографически надежной генерации данных в Python:

Python

import random
import secrets

number = random.SystemRandom().random()
print(«Надежное число «, number)

print(«Надежный токен байтов», secrets.token_bytes(16))

1 2 3 4 5 6 7 8

importrandom importsecrets number=random.SystemRandom().random() print(«Надежное число «,number) print(«Надежный токен байтов»,secrets.token_bytes(16))

Вывод:

Shell

Надежное число 0.11139538267693572

Надежный токен байтов b’\xae\xa0\x91*.\xb6\xa1\x05=\xf7+>\r;Y\xc3′

1 2 3

Надежноечисло0.11139538267693572   Надежныйтокенбайтовb’\xae\xa0\x91*.\xb6\xa1\x05=\xf7+>\r;Y\xc3′

Using Java API

The Java API provides us with several ways to achieve our purpose. Let’s see some of them.

2.1. java.lang.Math

The random method of the Math class will return a double value in a range from 0.0 (inclusive) to 1.0 (exclusive). Let’s see how we’d use it to get a random number in a given range defined by min and max:

2.2. java.util.Random

Before Java 1.7, the most popular way of generating random numbers was using nextInt. There were two ways of using this method, with and without parameters. The no-parameter invocation returns any of the int values with approximately equal probability. So, it’s very likely that we’ll get negative numbers:

If we use the netxInt invocation with the bound parameter, we’ll get numbers within a range:

This will give us a number between 0 (inclusive) and parameter (exclusive). So, the bound parameter must be greater than 0. Otherwise, we’ll get a java.lang.IllegalArgumentException.

Java 8 introduced the new ints methods that return a java.util.stream.IntStream. Let’s see how to use them.

The ints method without parameters returns an unlimited stream of int values:

We can also pass in a single parameter to limit the stream size:

And, of course, we can set the maximum and minimum for the generated range:

2.3. java.util.concurrent.ThreadLocalRandom

Java 1.7 release brought us a new and more efficient way of generating random numbers via the ThreadLocalRandom class. This one has three important differences from the Random class:

• We don’t need to explicitly initiate a new instance of ThreadLocalRandom. This helps us to avoid mistakes of creating lots of useless instances and wasting garbage collector time
• We can’t set the seed for ThreadLocalRandom, which can lead to a real problem. If we need to set the seed, then we should avoid this way of generating random numbers
• Random class doesn’t perform well in multi-threaded environments

Now, let’s see how it works:

With Java 8 or above, we have new possibilities. Firstly, we have two variations for the nextInt method:

Secondly, and more importantly, we can use the ints method:

2.4. java.util.SplittableRandom

Java 8 has also brought us a really fast generator — the SplittableRandom class.

As we can see in the JavaDoc, this is a generator for use in parallel computations. It’s important to know that the instances are not thread-safe. So, we have to take care when using this class.

We have available the nextInt and ints methods. With nextInt we can set directly the top and bottom range using the two parameters invocation:

This way of using checks that the max parameter is bigger than min. Otherwise, we’ll get an IllegalArgumentException. However, it doesn’t check if we work with positive or negative numbers. So, any of the parameters can be negative. Also, we have available one- and zero-parameter invocations. Those work in the same way as we have described before.

We have available the ints methods, too. This means that we can easily get a stream of int values. To clarify, we can choose to have a limited or unlimited stream. For a limited stream, we can set the top and bottom for the number generation range:

2.5. java.security.SecureRandom

If we have security-sensitive applications, we should consider using SecureRandom. This is a cryptographically strong generator. Default-constructed instances don’t use cryptographically random seeds. So, we should either:

• Set the seed — consequently, the seed will be unpredictable
• Set the java.util.secureRandomSeed system property to true

This class inherits from java.util.Random. So, we have available all the methods we saw above. For example, if we need to get any of the int values, then we’ll call nextInt without parameters:

On the other hand, if we need to set the range, we can call it with the bound parameter:

We must remember that this way of using it throws IllegalArgumentException if the parameter is not bigger than zero.

Generate Random Unbounded String With Plain Java

Let’s start simple and generate a random String bounded to 7 characters:

Keep in mind that the new string will not be anything remotely alphanumeric.

2. Generate Random Bounded String With Plain Java

Next – let’s look at creating a more constrained random string; we’re going to generate a random String using lowercase alphabetic letters and a set length:

4. Generate Random Alphanumeric String With Java 8

And then we can widen our character set in order to get an alphanumeric String:

Notice the use of filter method above to leave out Unicode characters between 65 and 90 – to avoid out of range characters.

5. Generate Bounded Random String With Apache Commons Lang

The Commons Lang library from Apache helps a lot with random string generation. Let’s take a look at generating a bounded String using only letters:

So – instead of all the low-level code in the Java example – this one is done with a simple one-liner.

6. Generate Alphabetic String With Apache Commons Lang

Another very simple example – this time a bounded String with only alphabetic characters, but without passing boolean flags into the API:

7. Generate Alphanumeric String With Apache Commons Lang

And finally – the same random bounded String but this time – numeric:

And there we have it – creating bounded and unbounded strings with either plain Java, a Java 8 variant, or the Apache Commons Library.

8. Conclusion

Through different implementation methods we were able to generate bound and unbound strings, using plain Java, a Java 8 variant or the Apache Commons Library.

In these Java examples, we’ve used java.util.Random, but one point worth mentioning is that it is not cryptographically secure. Consider using java.security.SecureRandom instead for security-sensitive applications.

The implementation of all of these examples and snippets can be found in the GitHub project. This is a Maven-based project so it should be easy to import and run.

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.

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!

Генератор псевдослучайных чисел — seed() модуль random

• Метод используется для инициализации генератора псевдослучайных чисел в Python;
• Модуль использует значение из , или отправной точки как основу для генерации случайного числа. Если значения нет в наличии, тогда система будет отталкиваться от текущего времени.

Пример использования в Python:

Python

import random

random.seed(6)
print(«Случайное число с семенем «,random.random())

print(«Случайное число с семенем «,random.random())

1 2 3 4 5 6 7

importrandom random.seed(6) print(«Случайное число с семенем «,random.random()) print(«Случайное число с семенем «,random.random())

Вывод:

Shell

Random number with seed 0.793340083761663
Random number with seed 0.793340083761663

1 2	Random number with seed0.793340083761663 Random number with seed0.793340083761663

Арифметические операторы Python

Пайтон предоставляет огромное количество библиотек для решения вычислительных задач. Большой набор методов ставит Python на один уровень с Matlab и Octave. Арифметические операции применяются относительно к целым числам типа int, вещественным типа float, комплексным complex.

Если в качестве аргументов операции используются только целые числа, результат тоже будет целым. Операции между числами с плавающей точкой в результате дадут целое и дробное. Единственная операция, при которой взаимодействие целых чисел дает дробное, — это деление.

Все возможные арифметические операции приведены в таблице.

Добавление одного числа к другому выполняет оператор additional. Вычитание осуществляется с помощью subtraction. Умножение одного числа на другое происходит с multiplication. Возведение в степень осуществляется с помощью exponenta. Для деления используется division.

Оператор modulus (%) возвращает остаток от деления левого операнда на правый. Если переменная a = 10, переменная b = 20, то b%a == 0. Что такое оператор деления с остатком, легко понять на следующем примере. Если 9/2 == 4.5, то 9//2 возвращает результат, равный 4. Деление с floor division (//) возвращает целое число от операции деления левого операнда на правый.

Выполнение любых операций осуществляется непосредственно самими числами или перемеными, которым присвоены числовые значения. Результатом может являться другая переменная либо одна из существующих.

Наряду с целыми и вещественными числами в Python существуют комплексные числа. Они состоят из действительной и мнимой части. Записываются в виде c = a+bj, где а — действительная часть,

C.real()
#a

b — мнимая.

C.imag()
#b

Арифметические операции c комплексными числами имеют те же свойства, что и с вещественными. Использование complex numbers можно представить на плоскости с прямоугольной системой координат. Точка a пересечения оси X и оси Y соответствует комплексному числу x + yi. Таким образом, на оси X располагаются вещественные числа, а на вертикальной оси Y — мнимые.

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.

Наш Книговорот (bookcrossing.ru)

Method Summary

All MethodsInstance MethodsConcrete Methods

Modifier and Type	Method	Description
		Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values, each between zero (inclusive) and one (exclusive).
		Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values, each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive).
		Returns a stream producing the given number of pseudorandom values, each between zero (inclusive) and one (exclusive).
		Returns a stream producing the given number of pseudorandom values, each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive).
		Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values.
		Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values, each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive).
		Returns a stream producing the given number of pseudorandom values.
		Returns a stream producing the given number of pseudorandom values, each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive).
		Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values.
		Returns a stream producing the given number of pseudorandom values.
		Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values, each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive).
		Returns a stream producing the given number of pseudorandom , each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive).
		Generates the next pseudorandom number.
		Returns the next pseudorandom, uniformly distributed value from this random number generator’s sequence.
		Generates random bytes and places them into a user-supplied byte array.
		Returns the next pseudorandom, uniformly distributed value between and from this random number generator’s sequence.
		Returns the next pseudorandom, uniformly distributed value between and from this random number generator’s sequence.
		Returns the next pseudorandom, Gaussian («normally») distributed value with mean and standard deviation from this random number generator’s sequence.
		Returns the next pseudorandom, uniformly distributed value from this random number generator’s sequence.
		Returns a pseudorandom, uniformly distributed value between 0 (inclusive) and the specified value (exclusive), drawn from this random number generator’s sequence.
		Returns the next pseudorandom, uniformly distributed value from this random number generator’s sequence.
		Sets the seed of this random number generator using a single seed.

Зачем нужны функции getstate() и setstate() ?

Если вы получили предыдущее состояние и восстановили его, тогда вы сможете оперировать одними и теми же случайными данными раз за разом. Помните, что использовать другую функцию random в данном случае нельзя. Также нельзя изменить значения заданных параметров. Сделав это, вы измените значение состояния .

Для закрепления понимания принципов работы и в генераторе случайных данных Python рассмотрим следующий пример:

Python

import random

number_list =

print(«Первая выборка «, random.sample(number_list,k=5))

# хранит текущее состояние в объекте state
state = random.getstate()

print(«Вторая выборка «, random.sample(number_list,k=5))

# Восстанавливает состояние state, используя setstate
random.setstate(state)

#Теперь будет выведен тот же список второй выборки
print(«Третья выборка «, random.sample(number_list,k=5))

# Восстанавливает текущее состояние state
random.setstate(state)

# Вновь будет выведен тот же список второй выборки
print(«Четвертая выборка «, random.sample(number_list,k=5))

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

importrandom number_list=3,6,9,12,15,18,21,24,27,30 print(«Первая выборка «,random.sample(number_list,k=5))   # хранит текущее состояние в объекте state state=random.getstate() print(«Вторая выборка «,random.sample(number_list,k=5))   # Восстанавливает состояние state, используя setstate random.setstate(state)   #Теперь будет выведен тот же список второй выборки print(«Третья выборка «,random.sample(number_list,k=5))   # Восстанавливает текущее состояние state random.setstate(state)   # Вновь будет выведен тот же список второй выборки print(«Четвертая выборка «,random.sample(number_list,k=5))

Вывод:

Shell

Первая выборка
Вторая выборка
Третья выборка
Четвертая выборка

1 2 3 4

Перваявыборка18,15,30,9,6 Втораявыборка27,15,12,9,6 Третьявыборка27,15,12,9,6 Четвертаявыборка27,15,12,9,6

Как можно заметить в результате вывода — мы получили одинаковые наборы данных. Это произошло из-за сброса генератора случайных данных.

Тригонометрические функции

Класс Java Math содержит набор тригонометрических функций. Эти функции могут вычислять значения, используемые в тригонометрии, такие как синус, косинус, тангенс и т. д.

Mathkpi

Константа Math.PI представляет собой двойное значение, значение которого очень близко к значению PI — математическому определению PI.

Math.sin()

Метод Math.sin() вычисляет значение синуса некоторого значения угла в радианах:

double sin = Math.sin(Math.PI);
System.out.println("sin = " + sin);

Math.cos()

Метод Math.cos() вычисляет значение косинуса некоторого значения угла в радианах:

double cos = Math.cos(Math.PI);
System.out.println("cos = " + cos);

Math.tan()

Метод Math.tan() вычисляет значение тангенса некоторого значения угла в радианах:

double tan = Math.tan(Math.PI);
System.out.println("tan = " + tan);

Math.asin()

Метод Math.asin() вычисляет значение синусоиды значения от 1 до -1:

double asin = Math.asin(1.0);
System.out.println("asin = " + asin);

Math.acos()

Метод Math.acos() вычисляет значение арккосинуса от 1 до -1:

double acos = Math.acos(1.0);
System.out.println("acos = " + acos);

Math.atan()

Метод Math.atan() вычисляет значение арктангенса для значения от 1 до -1:

double atan = Math.atan(1.0);
System.out.println("atan = " + atan);

Вот что говорит JavaDoc:

Если вам нужен этот метод, пожалуйста, прочитайте JavaDoc.

Math.sinh()

Метод Math.sinh() вычисляет значение гиперболического синуса значения между 1 и -1:

double sinh = Math.sinh(1.0);
System.out.println("sinh = " + sinh);

Math.cosh()

Метод Math.cosh() вычисляет значение гиперболического косинуса от 1 до -1:

double cosh = Math.cosh(1.0);
System.out.println("cosh = " + cosh);

Math.tanh()

Метод Math.tanh() вычисляет значение гиперболического тангенса значения от 1 до -1:

double tanh = Math.tanh(1.0);
System.out.println("tanh = " + tanh);

Math.toDegrees()

Метод Math.toDegrees() преобразует угол в радианах в градусы:

double degrees = Math.toDegrees(Math.PI);
System.out.println("degrees = " + degrees);

Math.toRadians()

Метод Math.toRadians() преобразует угол в градусах в радианы:

double radians = Math.toRadians(180);
System.out.println("radians = " + radians);