Générer des doubles aléatoires dans un tableau en Java
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Générer un
double
aléatoire dans un tableau Java à l’aide de la classejava.util.Random
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Générer un
double
aléatoire dans un tableau Java à l’aide deThreadLocalRandom
Cet article présentera comment générer des doubles aléatoires dans un tableau Java.
Générer un double
aléatoire dans un tableau Java à l’aide de la classe java.util.Random
En Java, on utilise la méthode nextDouble()
de la classe java.util.Random
pour générer un tableau aléatoire de doubles. Cette fonction renvoie la prochaine valeur double aléatoire générée par ce générateur de nombres aléatoires.
Exemple:
import java.util.Random;
public class RandomDoubles {
public static void main(String[] args) {
Random rd = new Random();
double[] array = new double[3];
for (int i = 0; i < array.length; i++) {
array[i] = rd.nextDouble();
System.out.println(array[i]);
}
}
}
Ici, rd.nextDouble()
renvoie un nombre compris entre 0 et 1,0.
Production :
0.6281807590035252
0.34456583017282394
0.23684352236085848
Version plus courte
Il existe une version plus courte de faire la même chose que ce qui suit.
Exemple:
import java.util.Random;
public class RandomDoubles {
public static void main(String[] args) {
Random rd = new Random();
double[] array = rd.doubles(5, 10, 100).toArray();
}
}
Le premier argument de la méthode rd.doubles
prend le nombre de doubles aléatoires que vous voulez dans le tableau. Et, les deuxième et troisième arguments prennent une valeur minimale et maximale de plage pour générer des nombres aléatoires.
Production :
78.21950288465801 80.12875947698258 94.95442635507693 88.63415507060164 31.283712117527568
Générer un double
aléatoire dans un tableau Java à l’aide de ThreadLocalRandom
Nous pouvons également générer des doubles aléatoires en utilisant ThreadLocalRandom
.
Exemple:
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;
public class RandomDoubles {
public static void main(String[] args) {
double[] randoms = ThreadLocalRandom.current().doubles(5).toArray();
for (double num : randoms) {
System.out.println(num);
}
}
}
Production :
0.5417255613845797
0.2522145088132569
0.42238415650855565
0.8432309480218088
0.13192651019478996
Shiv is a self-driven and passionate Machine learning Learner who is innovative in application design, development, testing, and deployment and provides program requirements into sustainable advanced technical solutions through JavaScript, Python, and other programs for continuous improvement of AI technologies.
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