实现 Park-Miller 随机数生成算法的 Java 程序

介绍

Park-Miller 随机数生成算法，也叫做“伪随机数生成算法”，是一种经典的随机数生成算法。它的核心思想是通过计算下一个随机数，利用当前随机数和一个固定数值来作为输入值，然后通过特定的运算来计算出下一个随机数。该算法的优点是产生的随机数分布均匀、周期性长，适合于需要大量随机数的应用场景，比如蒙特卡洛模拟、密码学等等。

在这里，我们将介绍如何使用 Java 语言来实现 Park-Miller 随机数生成算法。

程序实现

public class ParkMillerRandom {
    private long seed;

    /**
     * 构造方法
     * 
     * @param seed 随机数生成器的种子
     */
    public ParkMillerRandom(long seed) {
        this.seed = seed;
    }

    /**
     * 生成下一个随机数
     * 
     * @return 下一个随机数
     */
    public int nextInt() {
        seed = (seed * 48271) % 2147483647;
        return (int)seed;
    }
}

在这段代码中，我们定义了一个名为 ParkMillerRandom 的类，并实现了其中的 nextInt() 方法。该方法接受一个 seed 参数，用于保存当前生成器的状态。

在 nextInt() 方法中，我们按照 Park-Miller 算法的规则，首先利用当前的 seed 和一个固定数值（48271），计算出下一个随机数。然后，将 seed 更新为新计算出的随机数，并将其强制转换成整型返回（通常情况下，我们只需要使用其中的低位，故没有必要使用 long 类型）。

使用示例

下面是一个使用 ParkMillerRandom 类生成随机数的示例代码：

public class Example {
    public static void main(String[] args) {
        ParkMillerRandom rand = new ParkMillerRandom(1);
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            System.out.println(rand.nextInt());
        }
    }
}

我们在 main() 方法中创建了一个 ParkMillerRandom 类的实例，设置了初始种子为 1。然后，我们使用 for 循环来生成 10 个随机数，并输出到控制台中。

总结

通过这篇文章，我们学习了如何使用 Java 语言来实现 Park-Miller 随机数生成算法。当然，实际应用中，我们往往会根据需要进行一些自定义的修改和扩展，例如添加生成指定范围内随机数的方法、利用系统时间作为初始种子等等。希望这篇文章能帮助你更好地理解伪随机数生成算法，并开发出更加稳定、高效的程序。