
软件实现的算法均为伪随机算法,随机一般为系统时间
在数论中,线性同余方程是最基本的同余方程. “线性”表示方程的未知次数为1次,如下所示:
ax≡b(mod n)的方程. 当且仅当b可被a和n的最大公约数整除(表示为gcd(a,n)| b)时,该方程式才具有解. 此时,如果x0是方程的解,则所有解都可以表示为:
{x0 + kn / d | (k∈z)}
其中d是a和n的最大公约数. 在模块n的完整残差系统{0,1,...,n-1}中,恰好有d个解.
编辑示例

*在方程3x≡2(mod 6)中,d = gcd(3,6)= 3,3不能被2整除,因此该方程没有解.
*在等式5x≡2(mod 6)中,d = gcd(5,6)= 1,1除以2,因此等式在{0,1,2,3,4,5中正好有一个}解决方案: x = 4.
*在方程4x≡2(mod 6)中,d = gcd(4,6)= 2,2除以2,因此该方程在{0,1,2,3,4,5中正好有两个}解决方案: x = 2和x = 5.
纯线性同余随机数
线性同余随机数简介:
古老的LCG(线性同余)代表最好和最简单的伪随机数算法. 主要原因是它易于理解,易于实现且速度很快.

LCG算法在数学上基于以下公式:
X(0)=;
X(n + 1)=(A * X(n)+ C)%M;
系数为:
X(0)表示
ģM,M> 0

系数A,0
增量C,0 <= C 原始值()0 <= X(0) 参数c,m和a更敏感,或者直接影响伪随机数的质量. 一般来说,我们使用M =(2 ^ 31)-1 = 2147483647,这是一个31位素数,A = 48271,这个A可以使M得到一个完整的周期随机数生成算法,这里C是奇数,如果数据如果选择不好,很有可能在短时间内获得一个随机数. 例如,如果我们转到Seed = 179424105,则随机数的周期为1,并且失去了随机性的含义. (48271 * 179424105 +1)mod(2至31次方1)= 179424105 自己写一个简单的例子随机数生成算法,随机100,000次,随机范围0到9,看是否均匀 相对而言,它很统一 PS: 以下是一些具有相似功能的工具,供您参考: 随机数/字符串生成工具: 随机字符/随机密码生成工具: 高强度密码: 更多对Java算法相关内容感兴趣的读者可以查看此站点的主题: “ Java数据结构和算法教程”,“ Java字符和字符串操作技巧摘要”,“ Java操作DOM节点技巧摘要”,Java文件和目录操作技巧摘要“和“ Java缓存操作技巧摘要” 我希望本文对Java编程的每个人都有帮助.
package test;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
public class Random {
public final AtomicLong seed=new AtomicLong();
public final static long C = 1;
public final static long A = 48271;
public final static long M = (1L << 31) - 1;
public Random(int seed){
this.seed.set(seed);
}
public Random(){
this.seed.set(System.nanoTime());
}
public long nextLong(){
seed.set(System.nanoTime());
return (A *seed.longValue() + C) % M;
}
public int nextInt(int number){
return new Long( (A * System.nanoTime() + C) % number).intValue();
}
public static void main(String[] args) {
System.out.println(new Random().nextLong());
Map<Integer,Integer> map=new HashMap<Integer,Integer>();
for(int i=0;i<100000;i++){
int ran=new Random().nextInt(10);
if(map.containsKey(ran)){
map.put(ran, map.get(ran)+1);
}else{
map.put(ran, 1);
}
}
System.out.println(map);
}
}

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还有心情在对中国说三道四
超好看啊
捍卫国家尊严
紧张什么