Случайные числа в java
Содержание:
- JavaScript
- Пример использования
- Usage
- Композиция генераторов
- Как в приложении Почта (Mail) отключить уведомления о новых сообщениях в почтовых ветках
- Плоский асинхронный код
- Синтаксис
- Alternate API
- 1 Псевдослучайные числа
- Проверка: isFinite и isNaN
- Генератор псевдослучайных чисел и генератор случайных чисел
- How does Random.js alleviate these problems?
- generator.throw
- yield – дорога в обе стороны
- Неточные вычисления
- parseInt и parseFloat
- Focusrite Scarlett 2i2 2nd Generation
- Линейный конгруэнтный ГПСЧ
- Usage
- Округление
- How does Random.js alleviate these problems?
- Extending
- Why is this needed?
JavaScript
JS Array
concat()
constructor
copyWithin()
entries()
every()
fill()
filter()
find()
findIndex()
forEach()
from()
includes()
indexOf()
isArray()
join()
keys()
length
lastIndexOf()
map()
pop()
prototype
push()
reduce()
reduceRight()
reverse()
shift()
slice()
some()
sort()
splice()
toString()
unshift()
valueOf()
JS Boolean
constructor
prototype
toString()
valueOf()
JS Classes
constructor()
extends
static
super
JS Date
constructor
getDate()
getDay()
getFullYear()
getHours()
getMilliseconds()
getMinutes()
getMonth()
getSeconds()
getTime()
getTimezoneOffset()
getUTCDate()
getUTCDay()
getUTCFullYear()
getUTCHours()
getUTCMilliseconds()
getUTCMinutes()
getUTCMonth()
getUTCSeconds()
now()
parse()
prototype
setDate()
setFullYear()
setHours()
setMilliseconds()
setMinutes()
setMonth()
setSeconds()
setTime()
setUTCDate()
setUTCFullYear()
setUTCHours()
setUTCMilliseconds()
setUTCMinutes()
setUTCMonth()
setUTCSeconds()
toDateString()
toISOString()
toJSON()
toLocaleDateString()
toLocaleTimeString()
toLocaleString()
toString()
toTimeString()
toUTCString()
UTC()
valueOf()
JS Error
name
message
JS Global
decodeURI()
decodeURIComponent()
encodeURI()
encodeURIComponent()
escape()
eval()
Infinity
isFinite()
isNaN()
NaN
Number()
parseFloat()
parseInt()
String()
undefined
unescape()
JS JSON
parse()
stringify()
JS Math
abs()
acos()
acosh()
asin()
asinh()
atan()
atan2()
atanh()
cbrt()
ceil()
clz32()
cos()
cosh()
E
exp()
expm1()
floor()
fround()
LN2
LN10
log()
log10()
log1p()
log2()
LOG2E
LOG10E
max()
min()
PI
pow()
random()
round()
sign()
sin()
sqrt()
SQRT1_2
SQRT2
tan()
tanh()
trunc()
JS Number
constructor
isFinite()
isInteger()
isNaN()
isSafeInteger()
MAX_VALUE
MIN_VALUE
NEGATIVE_INFINITY
NaN
POSITIVE_INFINITY
prototype
toExponential()
toFixed()
toLocaleString()
toPrecision()
toString()
valueOf()
JS OperatorsJS RegExp
constructor
compile()
exec()
g
global
i
ignoreCase
lastIndex
m
multiline
n+
n*
n?
n{X}
n{X,Y}
n{X,}
n$
^n
?=n
?!n
source
test()
toString()
(x|y)
.
\w
\W
\d
\D
\s
\S
\b
\B
\0
\n
\f
\r
\t
\v
\xxx
\xdd
\uxxxx
JS Statements
break
class
continue
debugger
do…while
for
for…in
for…of
function
if…else
return
switch
throw
try…catch
var
while
JS String
charAt()
charCodeAt()
concat()
constructor
endsWith()
fromCharCode()
includes()
indexOf()
lastIndexOf()
length
localeCompare()
match()
prototype
repeat()
replace()
search()
slice()
split()
startsWith()
substr()
substring()
toLocaleLowerCase()
toLocaleUpperCase()
toLowerCase()
toString()
toUpperCase()
trim()
valueOf()
Пример использования
Базовое использование
В следующем примере с помощью метода random() мы получим случайное число от 0 (включительно) до 1 (не включая):
const rnd = Math.random(); console.log(rnd); // возвращаемое значение 0.5017845092137254
Получение случайного числа в заданном диапазоне
В следующем примере с помощью метода random() мы рассмотрим как получить случайное число внутри определенного диапазона
Обратите внимание, что возвращаемое значение не может быть меньше параметра min и не более, или равно параметра max:
function getRandomFromRange(min, max) { return Math.random() * (max - min) + min; } console.log(getRandomFromRange(5, 10)); // возвращаемое значение 6.830906542874363 console.log(getRandomFromRange(5, 10)); // возвращаемое значение 9.436449613234068 console.log(getRandomFromRange(5, 10)); // возвращаемое значение 6.4493344451274055 console.log(getRandomFromRange(5, 10)); // возвращаемое значение 5.160973635403946 console.log(getRandomFromRange(5, 10)); // возвращаемое значение 5.369261822513969
Получение случайного целого числа в заданном диапазоне
В следующем примере мы рассмотрим как с помощью метода random(), ceil() и floor() объекта Math получить случайное целое число внутри определенного диапазона
Обратите внимание, что возвращаемое значение не может быть меньше параметра min и не более, или равно параметра max:
function getRandomIntFromRange(min, max) { min = Math.ceil(min); // вычисляет и возвращает наименьшее целое число, которое больше или равно переданному числу (округляет число вверх) max = Math.floor(max); // вычисляет и возвращает наибольшее целое число, которое меньше или равно переданному числу (округляет число вниз) return Math.floor(Math.random() * (max - min)) + min; } console.log(getRandomIntFromRange(5, 10)); // возвращаемое значение 6 console.log(getRandomIntFromRange(5, 10)); // возвращаемое значение 9 console.log(getRandomIntFromRange(5, 10)); // возвращаемое значение 1 console.log(getRandomIntFromRange(5, 10)); // возвращаемое значение 5 console.log(getRandomIntFromRange(5, 10)); // возвращаемое значение 6
Получение случайного элемента в массиве
В следующем примере мы рассмотрим как с помощью методов ceil() и random() найти случайный элемент внутри массива:
const arr = ; const randomElement = arr[Math.floor(Math.random() * arr.length)]; Например: arr; // индекс будет соответствовать 2
JavaScript Math
Usage
node.js
In your project, run the following command:
npm install random-js
or
yarn add random-js
In your code:
// ES6 Modules import { Random } from "random-js"; const random = new Random(); // uses the nativeMath engine const value = random.integer(1, 100);
// CommonJS Modules const { Random } = require("random-js"); const random = new Random(); // uses the nativeMath engine const value = random.integer(1, 100);
Or to have more control:
const Random = require("random-js").Random; const random = new Random(MersenneTwister19937.autoSeed()); const value = random.integer(1, 100);
It is recommended to create one shared engine and/or instance per-process rather than one per file.
Browser using AMD or RequireJS
Download and place it in your project, then use one of the following patterns:
define(function(require) { var Random = require("random"); return new Random.Random(Random.MersenneTwister19937.autoSeed()); }); define(function(require) { var Random = require("random"); return new Random.Random(); }); define("random", function(Random) { return new Random.Random(Random.MersenneTwister19937.autoSeed()); });
Browser using tag
Download and place it in your project, then add it as a tag as such:
<script src="lib/random-js.min.js"></script> <script> // Random is now available as a global (on the window object) var random = new Random.Random(); alert("Random value from 1 to 100: " + random.integer(1, 100)); </script>
Композиция генераторов
Один генератор может включать в себя другие. Это называется композицией.
Разберём композицию на примере.
Пусть у нас есть функция , которая генерирует последовательность чисел:
Мы хотим на её основе сделать другую функцию , которая будет генерировать коды для буквенно-цифровых символов латинского алфавита:
- – для
- – для
- – для
Далее этот набор кодов можно превратить в строку и использовать, к примеру, для выбора из него случайного пароля. Только символы пунктуации ещё хорошо бы добавить для надёжности, но в этом примере мы будем без них.
Естественно, раз в нашем распоряжении есть готовый генератор , то хорошо бы его использовать.
Конечно, можно внутри запустить несколько раз , объединить результаты и вернуть. Так мы бы сделали с обычными функциями. Но композиция – это кое-что получше.
Она выглядит так:
Здесь использована специальная форма . Она применима только к другому генератору и делегирует ему выполнение.
То есть, при интерпретатор переходит внутрь генератора-аргумента, к примеру, , выполняет его, и все , которые он делает, выходят из внешнего генератора.
Получается – как будто мы вставили код внутреннего генератора во внешний напрямую, вот так:
Код выше по поведению полностью идентичен варианту с . При этом, конечно, переменные вложенного генератора не попадают во внешний, «делегирование» только выводит результаты во внешний поток.
Композиция – это естественное встраивание одного генератора в поток другого. При композиции значения из вложенного генератора выдаются «по мере готовности». Поэтому она будет работать даже если поток данных из вложенного генератора оказался бесконечным или ожидает какого-либо условия для завершения.
Как в приложении Почта (Mail) отключить уведомления о новых сообщениях в почтовых ветках
Для отключения сообщений в любой ветке электронной почты в приложении Почта выполните следующие действия:
1. Запустите стандартное почтовое приложение на iPhone или iPad с iOS 13 или более поздних версий.
2. Найдите ветку сообщений электронной почты, уведомления для которой вы хотите отключить.
3. Проведите пальцем влево по верхнему сообщению ветки, чтобы отобразить скрытые действия, и нажмите «Еще».
4. Во всплывающем меню нажмите на «Не уведомлять».
Это отключит оповещения для всей выбранной ветки на всех ваших устройствах Apple, работающих с одинаковой учетной записью iCloud. В дальнейшем вы уже не будете получать уведомления каждый раз при появлении в этой цепочке нового сообщения. Программа Mail пометит приглушенные ветки маленьким значком колокольчика с диагональной линией. Это даст возможность быстро отделить приглушенные цепочки от обычных.
ПО ТЕМЕ: iOS 13: Новые эффекты и инструменты для обработки и редактирования фото и видео на iPhone и iPad.
Плоский асинхронный код
Одна из основных областей применения генераторов – написание «плоского» асинхронного кода.
Общий принцип такой:
- Генератор не просто значения, а промисы.
- Есть специальная «функция-чернорабочий» которая запускает генератор, последовательными вызовами получает из него промисы – один за другим, и, когда очередной промис выполнится, возвращает его результат в генератор следующим .
- Последнее значение генератора () уже обрабатывает как окончательный результат – например, возвращает через промис куда-то ещё, во внешний код или просто использует, как в примере ниже.
Напишем такой код для получения аватара пользователя с github и его вывода, аналогичный рассмотренному в статье про промисы.
Для AJAX-запросов будем использовать метод fetch, он как раз возвращает промисы.
Функция в примере выше – универсальная, она может работать с любым генератором, который промисы.
Вместе с тем, это – всего лишь набросок, чтобы было понятно, как такая функция в принципе работает. Есть уже готовые реализации, обладающие большим количеством возможностей.
Одна из самых известных – это библиотека co, которую мы рассмотрим далее.
Синтаксис
Math.random()
Возвращаемое значение
Число с плавающей точкой в диапазоне от 0 (включительно) до 1 (исключительно).
Метод Math.random() в основном используют для генерации псевдо-случайного числа в определённом диапазоне. Например, нам надо получить число в диапазоне от 50 до 100 (включительно). Для этого нам придётся написать следующий код:
document.write(Math.floor(Math.random() * 51 + 50));
Рассмотрим подробно как работает наш пример и почему используется именно такая форма записи. Первым делом нам надо указать минимальное получаемое значение из нужного диапазона, в нашем примере это число 50. Теперь нам нужно каким-то образом получить случайное число, которое при сложении с числом 50 не будет превышать в сумме число 100. Как мы знаем из математики, нахождение неизвестного слагаемого делается путём вычитания из суммы известного слагаемого. 100 — 50: получаем разность 50. Теперь для проверки, подходит нам это число или нет, умножим его на возможное минимальное и максимальное число возвращаемое методом Math.random(). Умножаем минимальное 0.004704564176082244 * 50 = 0.2… и максимальное 0.9999999999746223 * 50 = 49.9… И так мы видим, что при умножении разности на максимально возможное случайное число в результате даёт нам целую часть числа на единицу меньше, чем нужно. Чтобы исправить ситуацию, нам нужно всего лишь прибавить одну единицу к 50, т.е. 50 + 1 = 51, теперь если полученное число умножить на максимально возможно число возвращаемое методом у нас будет выходить число 50.9… — это то, что нам надо, после сложения чисел 50.9 + 50, получаем 100.9. Для округления числа до целого используем метод Math.floor(). Таким образом, формула для получения нужного числа выглядит следующим образом: max — min + 1. Перепишем приведённый выше пример:
var max = 100, min = 50; document.write(Math.floor(Math.random() * (max - min + 1) + min));
Эта формула особенно полезна, когда заранее неизвестно в каком диапазоне необходимо получить случайное число.
Пример
<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>Название документа</title> </head> <body> <p>Псевдослучайное число в диапазоне от 1 до 10.</p> <div id="test"></div> <script> var x; for(var i = 0; i < 10; i++) { x = document.getElementById('test'); x.innerHTML += Math.floor(Math.random() * 10 + 1) + '<br>'; } </script> </body> </html>
Попробовать »
Alternate API
There is an alternate API which may be easier to use, but may be less performant. In scenarios where performance is paramount, it is recommended to use the aforementioned API.
constrandom=newRandom(MersenneTwister19937.seedWithArray(0x12345678,0x90abcdef));constvalue=r.integer(,99);constotherRandom=newRandom();
This abstracts the concepts of engines and distributions.
- : Produce an integer within the inclusive range . can be at its minimum -9007199254740992 (2 ** 53). can be at its maximum 9007199254740992 (2 ** 53). The special number is never returned.
- : Produce a floating point number within the range . Uses 53 bits of randomness.
- : Produce a boolean with a 50% chance of it being .
- : Produce a boolean with the specified chance causing it to be .
- : Produce a boolean with / chance of it being true.
- : Return a random value within the provided within the sliced bounds of and .
- : Shuffle the provided (in-place). Similar to .
- : From the array, produce an array with elements that are randomly chosen without repeats.
- : Same as
- : Produce an array of length with as many rolls.
- : Produce a random string using numbers, uppercase and lowercase letters, , and of length .
- : Produce a random string using the provided string as the possible characters to choose from of length .
- or : Produce a random string comprised of numbers or the characters of length .
- : Produce a random string comprised of numbers or the characters of length .
- : Produce a random within the inclusive range of . and must both be s.
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:
Проверка: isFinite и isNaN
Помните эти специальные числовые значения?
- (и ) — особенное численное значение, которое ведёт себя в точности как математическая бесконечность ∞.
- представляет ошибку.
Эти числовые значения принадлежат типу , но они не являются «обычными» числами, поэтому есть функции для их проверки:
-
преобразует значение в число и проверяет является ли оно :
Нужна ли нам эта функция? Разве не можем ли мы просто сравнить ? К сожалению, нет. Значение уникально тем, что оно не является равным ни чему другому, даже самому себе:
-
преобразует аргумент в число и возвращает , если оно является обычным числом, т.е. не :
Иногда используется для проверки, содержится ли в строке число:
Помните, что пустая строка интерпретируется как во всех числовых функциях, включая.
Сравнение
Существует специальный метод Object.is, который сравнивает значения примерно как , но более надёжен в двух особых ситуациях:
- Работает с : , здесь он хорош.
- Значения и разные: , это редко используется, но технически эти значения разные.
Во всех других случаях идентичен .
Этот способ сравнения часто используется в спецификации JavaScript. Когда внутреннему алгоритму необходимо сравнить 2 значения на предмет точного совпадения, он использует (Определение ).
Генератор псевдослучайных чисел и генератор случайных чисел
Для того, чтобы получить что-то случайное, нам нужен источник энтропии, источник некого хаоса из который мы будем использовать для генерации случайности.
Этот источник используется для накопления энтропии с последующим получением из неё начального значения (initial value, seed), которое необходимо генераторам случайных чисел (ГСЧ) для формирования случайных чисел.
Генератор ПсевдоСлучайных Чисел использует единственное начальное значение, откуда и следует его псевдослучайность, в то время как Генератор Случайных Чисел всегда формирует случайное число, имея в начале высококачественную случайную величину, которая берется из различных источников энтропии.
Выходит, что чтобы создать псевдослучайную последовательность нам нужен алгоритм, который будет генерить некоторую последовательность на основании определенной формулы. Но такую последовательность можно будет предсказать. Тем не менее, давайте пофантазируем, как бы могли написать свой генератор случайных чисел, если бы у нас не было Math.random()
ГПСЧ имеет некоторый алгоритм, который можно воспроизвести.
ГСЧ — это получение чисел полностью из какого либо шума, возможность просчитать который стремится к нулю. При этом в ГСЧ есть определенные алгоритмы для выравнивания распределения.
How does Random.js alleviate these problems?
Random.js provides a set of «engines» for producing random integers, which consistently provide values within , i.e. 32 bits of randomness.
One is also free to implement their own engine as long as it returns 32-bit integers, either signed or unsigned.
Some common, biased, incorrect tool for generating random integers is as follows:
The problem with both of these approaches is that the distribution of integers that it returns is not uniform. That is, it might be more biased to return rather than , making it inherently broken.
may more evenly distribute its biased, but it is still wrong. , at least in the example given, is heavily biased to return over .
In order to eliminate bias, sometimes the engine which random data is pulled from may need to be used more than once.
Random.js provides a series of distributions to alleviate this.
generator.throw
Как мы видели в примерах выше, внешний код может вернуть генератору в качестве результата любое значение.
…Но «вернуть» можно не только результат, но и ошибку!
Для того, чтобы передать в ошибку, используется вызов . При этом на строке с возникает исключение.
Например, в коде ниже обращение к внешнему коду завершится с ошибкой:
«Вброшенная» в строке ошибка возникает в строке с . Далее она обрабатывается как обычно. В примере выше она перехватывается и выводится.
Если ошибку не перехватить, то она «выпадет» из генератора. По стеку ближайший вызов, который инициировал выполнение – это строка с . Можно перехватить её там, как и продемонстрировано в примере ниже:
Если же ошибка и там не перехвачена, то дальше – как обычно, либо снаружи, либо она «повалит» скрипт.
yield – дорога в обе стороны
До этого момента генераторы сильно напоминали перебираемые объекты, со специальным синтаксисом для генерации значений. Но на самом деле они намного мощнее и гибче.
Всё дело в том, что – дорога в обе стороны: он не только возвращает результат наружу, но и может передавать значение извне в генератор.
Чтобы это сделать, нам нужно вызвать с аргументом. Этот аргумент становится результатом .
Продемонстрируем это на примере:
- Первый вызов – всегда без аргумента, он начинает выполнение и возвращает результат первого . На этой точке генератор приостанавливает выполнение.
- Затем, как показано на картинке выше, результат переходит во внешний код в переменную .
- При выполнение генератора возобновляется, а выходит из присваивания как результат: .
Обратите внимание, что внешний код не обязан немедленно вызывать. Ему может потребоваться время
Это не проблема, генератор подождёт.
Например:
Как видно, в отличие от обычных функций, генератор может обмениваться результатами с вызывающим кодом, передавая значения в .
Чтобы сделать происходящее более очевидным, вот ещё один пример с большим количеством вызовов:
Картинка выполнения:
- Первый начинает выполнение… Оно доходит до первого .
- Результат возвращается во внешний код.
- Второй передаёт обратно в генератор как результат первого и возобновляет выполнение.
- …Оно доходит до второго , который станет результатом .
- Третий передаёт в генератор как результат второго и возобновляет выполнение, которое завершается окончанием функции, так что .
Получается такой «пинг-понг»: каждый передаёт в генератор значение, которое становится результатом текущего , возобновляет выполнение и получает выражение из следующего .
Неточные вычисления
Внутри JavaScript число представлено в виде 64-битного формата IEEE-754. Для хранения числа используется 64 бита: 52 из них используется для хранения цифр, 11 из них для хранения положения десятичной точки (если число целое, то хранится 0), и один бит отведён на хранение знака.
Если число слишком большое, оно переполнит 64-битное хранилище, JavaScript вернёт бесконечность:
Наиболее часто встречающаяся ошибка при работе с числами в JavaScript – это потеря точности.
Посмотрите на это (неверное!) сравнение:
Да-да, сумма и не равна .
Странно! Что тогда, если не ?
Но почему это происходит?
Число хранится в памяти в бинарной форме, как последовательность бит – единиц и нулей. Но дроби, такие как , , которые выглядят довольно просто в десятичной системе счисления, на самом деле являются бесконечной дробью в двоичной форме.
Другими словами, что такое ? Это единица делённая на десять — , одна десятая. В десятичной системе счисления такие числа легко представимы, по сравнению с одной третьей: , которая становится бесконечной дробью .
Деление на гарантированно хорошо работает в десятичной системе, но деление на – нет. По той же причине и в двоичной системе счисления, деление на обязательно сработает, а становится бесконечной дробью.
В JavaScript нет возможности для хранения точных значений 0.1 или 0.2, используя двоичную систему, точно также, как нет возможности хранить одну третью в десятичной системе счисления.
Числовой формат IEEE-754 решает эту проблему путём округления до ближайшего возможного числа. Правила округления обычно не позволяют нам увидеть эту «крошечную потерю точности», но она существует.
Пример:
И когда мы суммируем 2 числа, их «неточности» тоже суммируются.
Вот почему – это не совсем .
Не только в JavaScript
Справедливости ради заметим, что ошибка в точности вычислений для чисел с плавающей точкой сохраняется в любом другом языке, где используется формат IEEE 754, включая PHP, Java, C, Perl, Ruby.
Можно ли обойти проблему? Конечно, наиболее надёжный способ — это округлить результат используя метод toFixed(n):
Также можно временно умножить число на 100 (или на большее), чтобы привести его к целому, выполнить математические действия, а после разделить обратно. Суммируя целые числа, мы уменьшаем погрешность, но она все равно появляется при финальном делении:
Таким образом, метод умножения/деления уменьшает погрешность, но полностью её не решает.
Забавный пример
Попробуйте выполнить его:
Причина та же – потеря точности. Из 64 бит, отведённых на число, сами цифры числа занимают до 52 бит, остальные 11 бит хранят позицию десятичной точки и один бит – знак. Так что если 52 бит не хватает на цифры, то при записи пропадут младшие разряды.
Интерпретатор не выдаст ошибку, но в результате получится «не совсем то число», что мы и видим в примере выше. Как говорится: «как смог, так записал».
Два нуля
Другим забавным следствием внутреннего представления чисел является наличие двух нулей: и .
Все потому, что знак представлен отдельным битом, так что, любое число может быть положительным и отрицательным, включая нуль.
В большинстве случаев это поведение незаметно, так как операторы в JavaScript воспринимают их одинаковыми.
parseInt и parseFloat
Для явного преобразования к числу можно использовать или . Если строка не является в точности числом, то результат будет :
Единственное исключение — это пробелы в начале строки и в конце, они игнорируются.
В реальной жизни мы часто сталкиваемся со значениями у которых есть единица измерения, например или в CSS. Также во множестве стран символ валюты записывается после номинала . Так как нам получить числовое значение из таких строк?
Для этого есть и .
Они «читают» число из строки. Если в процессе чтения возникает ошибка, они возвращают полученное до ошибки число. Функция возвращает целое число, а возвращает число с плавающей точкой:
Функции вернут , если не смогли прочитать ни одну цифру:
Второй аргумент
Функция имеет необязательный второй параметр. Он определяет систему счисления, таким образом может также читать строки с шестнадцатеричными числами, двоичными числами и т.д.:
Focusrite Scarlett 2i2 2nd Generation
Выбор внешней звуковой карты для небольшой домашней студии был бы неполным без модели второго поколения от Focusrite. Это устройство имеет металлический корпус, под которым расположены новейшие микрофонные конверторы и усилители. При минимальной задержке передачи сигнала карта поддерживает дискретизацию звука на частоте 192 кГц.
Изделие выглядит симпатично, регуляторы на передней панели имеют рифление, упрощающее тонкую настройку звучания, которое и без того отличается высокой чистотой и качеством.
Преобразователи характеризуются динамическим диапазоном на уровне 110 дБ, временная задержка – порядка 2.75 мс, позволяя работать с устройством фактически в режиме реального времени, это касается и воспроизведения, и записи, и мониторинга.
Имеется встроенная защита аналоговых схем от нестабильного напряжения. Фирменный пакет ПО Focusrite Creative Pack включает, кроме основного функционала, 12 дополнительных плагинов.
Преимущества модели:
- компактные габариты;
- качественная запись звука;
- минимальная временная задержка;
- отсутствие шумов при записи звука.
Как отмечают некоторые пользователи, карта иногда подвисает, но случается это нечасто.
Линейный конгруэнтный ГПСЧ
Линейный конгруэнтный ГПСЧ(LCPRNG) — это распространённый метод для генерации псевдослучайных чисел. Он не обладает криптографической стойкостью. Этот метод заключается в вычислении членов линейной рекуррентной последовательности по модулю некоторого натурального числа m, задаваемой формулой. Получаемая последовательность зависит от выбора стартового числа — т.е. seed. При разных значениях seed получаются различные последовательности случайных чисел. Пример реализации такого алгоритма на JavaScript:
Многие языки программирования используют LСPRNG (но не именно такой алгоритм(!)).
Как говорилось выше, такую последовательность можно предсказать. Так зачем нам ГПСЧ? Если говорить про безопасность, то ГПСЧ — это проблема. Если говорить про другие задачи, то эти свойства — могут сыграть в плюс. Например для различных спец эффектов и анимаций графики может понадобиться частый вызов random. И вот тут важны распределение значений и перформанс! Секурные алгоритмы не могут похвастать скоростью работы.
Еще одно свойство — воспроизводимость. Некоторые реализации позволяют задать seed, и это очень полезно, если последовательность должна повторяться. Воспроизведение нужно в тестах, например. И еще много других вещей существует, для которых не нужен безопасный ГСЧ.
Usage
In your project, run the following command:
npm install random-js
or
yarn add random-js
In your code:
import{Random}from"random-js";constrandom=newRandom();constvalue=random.integer(1,100);
const{Random}=require("random-js");constrandom=newRandom();constvalue=random.integer(1,100);
Or to have more control:
constRandom=require("random-js").Random;constrandom=newRandom(MersenneTwister19937.autoSeed());constvalue=random.integer(1,100);
It is recommended to create one shared engine and/or instance per-process rather than one per file.
Download and place it in your project, then use one of the following patterns:
define(function(require){var Random =require("random");returnnewRandom.Random(Random.MersenneTwister19937.autoSeed());});define(function(require){var Random =require("random");returnnewRandom.Random();});define("random",function(Random){returnnewRandom.Random(Random.MersenneTwister19937.autoSeed());});
Download and place it in your project, then add it as a tag as such:
<scriptsrc="lib/random-js.min.js"><script><script>var random =newRandom.Random();alert("Random value from 1 to 100: "+random.integer(1,100));</script>
Округление
Одна из часто используемых операций при работе с числами – это округление.
В JavaScript есть несколько встроенных функций для работы с округлением:
- Округление в меньшую сторону: становится , а — .
- Округление в большую сторону: становится , а — .
- Округление до ближайшего целого: становится , — , а — .
- (не поддерживается в Internet Explorer)
- Производит удаление дробной части без округления: становится , а — .
Ниже представлена таблица с различиями между функциями округления:
Эти функции охватывают все возможные способы обработки десятичной части. Что если нам надо округлить число до количества цифр в дробной части?
Например, у нас есть и мы хотим округлить число до 2-х знаков после запятой, оставить только .
Есть два пути решения:
Умножить и разделить.
Например, чтобы округлить число до второго знака после запятой, мы можем умножить число на , вызвать функцию округления и разделить обратно.
Метод toFixed(n) округляет число до знаков после запятой и возвращает строковое представление результата.
Округляет значение до ближайшего числа, как в большую, так и в меньшую сторону, аналогично методу :
Обратите внимание, что результатом является строка. Если десятичная часть короче, чем необходима, будут добавлены нули в конец строки:
Мы можем преобразовать полученное значение в число, используя унарный оператор или , пример с унарным оператором: .
How does Random.js alleviate these problems?
Random.js provides a set of «engines» for producing random integers, which consistently provide values within , i.e. 32 bits of randomness.
One is also free to implement their own engine as long as it returns 32-bit integers, either signed or unsigned.
Some common, biased, incorrect tool for generating random integers is as follows:
The problem with both of these approaches is that the distribution of integers that it returns is not uniform. That is, it might be more biased to return rather than , making it inherently broken.
may more evenly distribute its biased, but it is still wrong. , at least in the example given, is heavily biased to return over .
In order to eliminate bias, sometimes the engine which random data is pulled from may need to be used more than once.
Random.js provides a series of distributions to alleviate this.
Extending
You can add your own methods to instances, as such:
var random = new Random(); random.bark = function() { if (this.bool()) { return "arf!"; } else { return "woof!"; } }; random.bark(); //=> "arf!" or "woof!"
This is the recommended approach, especially if you only use one instance of .
Or you could even make your own subclass of Random:
function MyRandom(engine) { return Random.call(this, engine); } MyRandom.prototype = Object.create(Random.prototype); MyRandom.prototype.constructor = MyRandom; MyRandom.prototype.mood = function() { switch (this.integer(, 2)) { case : return "Happy"; case 1: return "Content"; case 2: return "Sad"; } }; var random = new MyRandom(); random.mood(); //=> "Happy", "Content", or "Sad"
Or, if you have a build tool are are in an ES6+ environment:
class MyRandom extends Random { mood() { switch (this.integer(, 2)) { case : return "Happy"; case 1: return "Content"; case 2: return "Sad"; } } } const random = new MyRandom(); random.mood(); //=> "Happy", "Content", or "Sad"
Why is this needed?
Despite being capable of producing numbers within [0, 1), there are a few downsides to doing so:
- It is inconsistent between engines as to how many bits of randomness:
- Internet Explorer: 53 bits
- Mozilla Firefox: 53 bits
- Google Chrome/node.js: 32 bits
- Apple Safari: 32 bits
- It is non-deterministic, which means you can’t replay results consistently
- In older browsers, there can be manipulation through cross-frame random polling. This is mostly fixed in newer browsers and is required to be fixed in ECMAScript 6.
Also, and most crucially, most developers tend to use improper and biased logic as to generating integers within a uniform distribution.