Question

简化（即退出并发）Random.next(int bits)看起来像

protected int next(int bits) {
    seed = (seed * multiplier + addend) & mask;
    return (int) (seed >>> (48 - bits));
}

使用掩码将种子减少到48位。为什么它比仅仅

更好

protected int next(int bits) {
    seed = seed * multiplier + addend;
    return (int) (seed >>> (64 - bits));
}

？我已经阅读了很多关于随机数的内容，但是没有理由这样做。

Answer 1

原因是低位往往具有较低的周期（至少在Java使用的算法中）

来自Wikipedia - Linear Congruential Generator：

如上所示，LCG并不总是使用它们产生的值中的所有位。 Java实现在每次迭代时产生48位，但仅从这些值返回32个最高有效位。这是因为高阶位具有比低阶位更长的周期（见下文）。使用这种技术的LCG比没有使用这种技术的产生更好的价值。

编辑：

在进一步阅读之后（方便地，在维基百科上），a，c和m的值必须满足这些条件才能拥有整个期间：

c和m必须是相对素数
a-1可被m
如果m是4

我能清楚地说出的唯一一个仍然是＃3。需要检查＃1和＃2，我感觉这些中的一个（或两个）都失败了。

Answer 2

来自java.util.Random顶部的文档：

该算法在计算机编程艺术

中描述

第2卷作者：Donald Knuth，第3.2.1节。这是一个48位的种子，
线性同余公式。

因此整个算法设计用于操作48位种子，而不是64位种子。我想你可以和Knuth先生一起讨论; p

Answer 3

来自wikipedia（@ helloworld922发布的引用所引用的引用）：

LCG的另一个问题是，如果m被设置为2的幂，则生成序列的低阶位具有比整个序列短得多的周期。通常，第n个最低有效位。输出序列的基数b表示，其中bk = m表示某个整数k，重复最多为句点bn。

此外，它继续（我的斜体）：

当m是2的幂时，LCG的低阶位不应该依赖于任何程度的随机性。实际上，简单地用2n代替模数项表明低阶位经历非常短的周期。特别是，当m是2的幂时，任何全周期LCG将产生交替的奇数和偶数结果。

最后，原因可能是历史性的：Sun的人们希望能够可靠地工作，而Knuth公式给出了32个重要位。请注意，java.util.Random API说明了这一点（我的斜体）：

如果使用相同的种子创建了两个Random实例，并且为每个实例创建了相同的方法调用序列，则它们将生成并返回相同的数字序列。 为了保证此属性，为Random类指定了特定的算法。为了Java代码的绝对可移植性，Java实现必须使用此处显示的所有算法Random。但是，Random类的子类允许使用其他算法，只要它们遵守一般合同对于所有方法。

因此我们坚持将其作为参考实现。但是，这并不意味着您不能使用其他生成器（以及子类Random或创建新类）：

来自同一维基百科页面：

Donald Knuth的MMIX m = 2 ⁶⁴ a = 6364136223846793005 c = 1442695040888963407

你有一个64位的公式。

随机数很棘手（如Knuth所说），根据您的需要，如果需要64位数字，只需调用java.util.Random两次并连接这些位就可以了。如果您真的关心统计属性，请使用类似Mersenne Twister的内容，或者如果您关心信息泄漏/不可预测性，请使用java.security.SecureRandom。

Answer 4

看起来没有良好这样做的原因。使用经过验证的设计，应用掩模是一种保守的方法。离开它最有可能导致更好的发电机，然而，在不了解数学的情况下，这是一个冒险的步骤。

屏蔽的另一个小优势是8位架构的速度增益，因为它使用6个字节而不是8个字节。

为什么java.util.Random使用掩码？

4 个答案: