网络安全导论 实验5A 随机数的产生方法

实验5A随机数的产生方法一、实验目的1、掌握java中产生随机数的四种方式2、掌握如何实现满足一定分布条件的随机数二、实验准备1、有四种产生随机数的方式：(1)通过System.currentTimeMillis()来获取一个当前时间毫秒数的long型数字。假如要获取[0,100)之间的int整数，方法如下：finallongl=System.currentTimeMillis();finalinti=(int)(l%100);(2)通过Math.random()返回一个0到1之间的double值。假如要获取[0,100)之间的int整数。方法如下：finaldoubled=Math.random();finalinti=(int)(d*100);(3)通过java.util.Random类来产生随机数。该类有两个构造函数，分别是Random()和Random(longseed)。Random()使用当前时间即System.currentTimeMillis()作为发生器的种子，Random(longseed)使用指定的seed作为发生器的种子。随机数发生器(Random)对象产生以后，可以调用不同的方法：nextInt()、nextLong()、nextFloat()、nextDouble()等来获得不同类型随机数。若要控制随机数在某个范围内,可以使用模数运算符%。如果2个Random对象使用相同的种子，则它们返回值完全相同。下面代码中两个Random对象的输出完全相同importjava.util.*;classTestRandom{publicstaticvoidmain(String[]args){Randomrandom1=newRandom(100);System.out.println(random1.nextInt());System.out.println(random1.nextFloat());System.out.println(random1.nextBoolean());Randomrandom2=newRandom(100);System.out.println(random2.nextInt());System.out.println(random2.nextFloat());System.out.println(random2.nextBoolean());}}（4）对安全性有要求的随机数应用情景，可以用java.security.SecureRandom。代替伪随机的Random类。该类继承自Random类，并覆盖了next（n）函数，所以可以利用其提供的强随机的种子算法（SHA1PRNG）来生成随机数。当然这是以牺牲效率为前提的，大概相差1个数量级。2、有时需要生成服从规定分布的随机数（如在蒙特卡罗方法中），例如高斯分布或指数分布等。有些编程语言已经有比较完善的实现，例如Python的NumPy、Matlab均可以提供有相关函数可以实现：（1）按照均匀分布生成随机整数；（2）按照均匀分布生成随机自然数；按照标准正态分布生成随机数；（4）按照二项分布生成随机数；（5）按照泊松分布生成随机数；（6）生成指定的常用分布的随机数，；（7）按自定义概率生成随机数；(8)生成自然数伪随机序列。我们可以利用均匀分布的叠加生成满足正态分布条件的随机数。中心极限定理指出，n个相互独立同分布的随机变量之和的分布近似于正态分布，n越大，近似程度越好。逆变换法、Box–Muller算法、Ziggurat算法等都可以用来生成满足正态分布条件的随机数。读者自己也可以思考一下如何实现满足其它分布的随机数。三、实验内容利用互联网，在线生成“随机数”。利用百度搜索，很容易找到“生成随机数”的电脑小程序和手机APK，输入想要的条件，即可自动生成用户所需的随机数。2、编程实现“体育彩票开奖”模拟实验，给出实验代码。“体育彩票开奖”问题：现场随机产生七位数（首位可以是0），每个数位上均为 0～9的随机整数，即开奖结果为0～9中的任意一个七位数。3、说明下列程序的功能。publicdoubleNorm_rand(doublemiu,doublesigma2){doubleN=12;doublex=0,temp=N;do{x=0;for(inti=0;i<N;i++)x=x+(Math.random());x=(x-temp/2)/(Math.sqrt(temp/12));x=miu+x*Math.sqrt(sigma2);}while(x<=0);//在此我把小于0的数排除掉了returnx;}4、分析下列代码的功能，画出算法流程图。packagesuijishu;publicclassSuijishu{privatelongxn=0;privatelongc=0;publicintrandom_num(inta,intb){return(int)(random()%(b-a+1)+a);}publiclongrandom()//生成第n+1个的随机数过程{intMultiplier=16807;longModulus=((1<<31)-1);xn=(Modulus*xn+c)%Multiplier;c=xn;returnxn;}publicvoidsetseed(longseed)//取种子{xn=seed;}//主函数publicstaticvoidmain(String[]args){//TODO自动生成的方法存根Suijishusjs=newSuijishu();intnum[]=newint[6];//模拟色子的六个面整型变量intaccount=0;sjs.setseed(System.currentTimeMillis());for(inti=0;i<6000;i++)//模拟循环6000次摇色子的过程{account=sjs.random_num(1,6);//摇色子++num[account-1];//对应的色子面的变量加一}for(intj=0;j<6;j++){System.out.println((j+1)+":"+num[j]);//看最终色子对应面被摇的次数}}}四、实验报告1．通过实验回答下列问题（1）请给出你的实验1的地址、实验2的代码，实验3和4的功能描述。实验1网址：/网页截图：实验2结果生成：代码展示：实验3功能介绍：生成符合正态分布的随机数实验4功能介绍：随机生成色子，投掷6000次，记录丢出数的数量。算法流程图：开始开始i=0i=0输出1-6的统计数i<6000输出1-6的统计数i<6000NO生成随机数1-6i=I+1生成随机数1-6i=I+1结束结束根据教材中伪随机数生成器的构造原理，自己设计一个生成器算法，给出算法的理论依据、算法流程和代码实现。程序演示：2．简答题（1）如何产生满足正态分布、均匀分布、二项分布或泊松分布的随机数？（2）Python中有哪些方式可以产生随机数？1、random.randrom()，括号中不填参数生成0到1直接之间的随机实数，区间[0,1)2、random.randint(0,100)生成0到100直接之间的随机整数，区间[0,100]3、random.randrange(0,100)，第一个参数可以省略，默认0生成0到100直接之间的随机整数，区间[0,100)4、random.uniform(0,100)生成0到100直接之间的随机浮点数