Безопасная генерация случайных чисел в java

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:

Пример

Тем не менее, в разработке, мы встречаем ситуаций, где нам нужно использовать объекты вместо примитивных типов данных. Для того чтобы достичь этого Java предоставляет классы-оболочки.

Все классы-оболочки (Integer, Long, Byte, Double, Float, Short) являются подклассами абстрактного класса чисел в Java (class Number).

Объект класса-оболочки содержит или обертывает свой соответствующих примитивный тип данных. Конвертирование примитивных типов данных в объект называется упаковка, и об этом заботится компилятором. Поэтому при использовании класса-оболочки необходимо просто передать конструктору класса-оболочки значение примитивного типа данных.

Объект оболочки может быть преобразован обратно в примитивный тип данных, и этот процесс называется распаковка. Класс чисел является частью пакета java.lang.

Вот пример упаковки и распаковки:

Будет получен следующий результат:

Когда х присваивается целое значение, компилятор упаковывает целое число, потому что х это целочисленный объект. Позже распаковывает х так, чтобы он мог быть добавлен в виде целого числа.

Using Third-Party APIs

As we have seen, Java provides us with a lot of classes and methods for generating random numbers. However, there are also third-party APIs for this purpose.

We’re going to take a look at some of them.

3.1. org.apache.commons.math3.random.RandomDataGenerator

There are a lot of generators in the commons mathematics library from the Apache Commons project. The easiest, and probably the most useful, is the RandomDataGenerator. It uses the Well19937c algorithm for the random generation. However, we can provide our algorithm implementation.

Let’s see how to use it. Firstly, we have to add dependency:

The latest version of commons-math3 can be found on Maven Central.

Then we can start working with it:

3.2. it.unimi.dsi.util.XoRoShiRo128PlusRandom

Certainly, this is one of the fastest random number generator implementations. It has been developed at the Information Sciences Department of the Milan University.

The library is also available at Maven Central repositories. So, let’s add the dependency:

This generator inherits from java.util.Random. However, if we take a look at the JavaDoc, we realize that there’s only one way of using it —  through the nextInt method. Above all, this method is only available with the zero- and one-parameter invocations. Any of the other invocations will directly use the java.util.Random methods.

For example, if we want to get a random number within a range, we would write:

Генерирование целочисленных псевдослучайных значений

Для генерирования целочисленных псевдослучайных значений используется представленное выше выражение, в котором
произведение «приводится» к целочисленному значению. Например, попробуем получить псевдослучайное значение в диапазоне

Обратите внимание, что закрывающаяся скобка квадратная, т.е. 20 входит в диапазон

В этом случае к разности
между максимальным и минимальным значениями следует добавить 1, т.е. определить диапазон целочисленных значений [5,21),
где 21 не попадает в желаемый диапазон :

// после подстановки значений
int i = (int)Math.random() * (20 - 5 + 1) + 5;
// получаем
int i = (int)Math.random() * 16 + 5;

Подготовка поверхности — важный этап монтажа

Если это третий вариант, то первый слой формируют из рубероида, покрывая его лагами и фанерой для выравнивания поверхности, тепло- и звукоизоляции покрытия. Кроме того, фанерные листы в качестве вспомогательного слоя гарантируют высокий уровень прочности готового пола.

Если речь идет о бетонной стяжке, то поверхность основания тщательно выравнивают самовыравнивающими смесями, при необходимости шлифуют для дополнительной ровности, чистят и сушат. В качестве промежуточного слоя также используют фанерные листы квадратной формы, зафиксированные на основании с помощью дюбель-гвоздей.

Для удобства на этом этапе используют клинья, которые убирают во время монтажа плинтусов.

Возможен и такой вариант промежуточного слоя

Цементная стяжка в качестве основания под паркетный пол также обязательно должна быть сухой, чистой, ровной и практичной. Не допускается перепадов высоты более миллиметра на два метра квадратных. Влажность пола должна быть в пределах от 2% до 4%.

Для улучшения адгезии паркета с полом основание перед монтажом целесообразно будет обработать грунтовочными смесями. Клей и грунтовка должны сочетаться между собой — от этого зависит качество сцепления. При уровне влажности, превышающей норму, используют полиуретановый состав, создающий гидроизоляционный барьер. Грунтовочные смеси наносят с помощью шпателя или валика.

Так же, как и в двух предыдущих двух случаях, между цементным основанием и паркетом правильно будет уложить листы фанеры для улучшения звуко- и теплоизоляционных свойств. Оптимальные параметры промежуточного материала — 1,5×1,5 метра с толщиной от 12 мм. Крепят фанеру на основание саморезами или паркетным клеем, как вариант допускается и использование шурупов, правда этот способ не самый практичный, так как со временем пол под паркетом расшатается и станет причиной скрипа.

Не обязательно весь пол делать с нуля, часто можно воспользоваться уже имеющимся

Еще один вариант монтажа паркета — на старый деревянный пол. Здесь начинать работы можно только после тщательной подготовки основания с решением проблем скрипа, провалов, деформаций и прочих дефектов.

Method Summary

All MethodsInstance MethodsConcrete Methods

Modifier and Type	Method	Description
		Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values, each between zero (inclusive) and one (exclusive).
		Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values, each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive).
		Returns a stream producing the given number of pseudorandom values, each between zero (inclusive) and one (exclusive).
		Returns a stream producing the given number of pseudorandom values, each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive).
		Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values.
		Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values, each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive).
		Returns a stream producing the given number of pseudorandom values.
		Returns a stream producing the given number of pseudorandom values, each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive).
		Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values.
		Returns a stream producing the given number of pseudorandom values.
		Returns an effectively unlimited stream of pseudorandom values, each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive).
		Returns a stream producing the given number of pseudorandom , each conforming to the given origin (inclusive) and bound (exclusive).
		Generates the next pseudorandom number.
		Returns the next pseudorandom, uniformly distributed value from this random number generator’s sequence.
		Generates random bytes and places them into a user-supplied byte array.
		Returns the next pseudorandom, uniformly distributed value between and from this random number generator’s sequence.
		Returns the next pseudorandom, uniformly distributed value between and from this random number generator’s sequence.
		Returns the next pseudorandom, Gaussian («normally») distributed value with mean and standard deviation from this random number generator’s sequence.
		Returns the next pseudorandom, uniformly distributed value from this random number generator’s sequence.
		Returns a pseudorandom, uniformly distributed value between 0 (inclusive) and the specified value (exclusive), drawn from this random number generator’s sequence.
		Returns the next pseudorandom, uniformly distributed value from this random number generator’s sequence.
		Sets the seed of this random number generator using a single seed.

Java Integer Math

Математические операции, выполняемые с целочисленными типами Java (byte, short, int и long), ведут себя немного иначе, чем обычные математические операции. Поскольку целочисленные типы не могут содержать дроби, в каждом вычислении с одним или несколькими целочисленными типами все дроби в результате обрезаются. Посмотрите на это математическое выражение:

int result = 100 / 8;

Результат этого деления будет 12,5, но так как два числа являются целыми числами, фракция .5 обрезается. Результат, следовательно, всего 12.

Округление также происходит в подрезультатах больших вычислений.

С плавающей точкой Math

Java содержит два типа данных с плавающей точкой: float и double. Они могут содержать дроби в числах. Если нужны дробные выражения в математических выражениях, вы должны использовать один из этих типов данных. Вот пример математического выражения с плавающей точкой:

double result = 100 / 8;

Несмотря на то, что переменная результата теперь имеет тип с плавающей запятой (double), конечный результат по-прежнему равен 12 вместо 12,5. Причина в том, что оба значения в математическом выражении (100 и 8) оба являются целыми числами. Таким образом, результат деления одного на другое сначала преобразуется в целое число (12), а затем присваивается переменной результата.

Чтобы избежать округления вычислений, необходимо убедиться, что все типы данных, включенные в математическое выражение, являются типами с плавающей запятой. Например, вы могли бы сначала присвоить значения переменным с плавающей запятой следующим образом:

double no1 = 100;
double no2 = 8;

double result = no1 / no2;

Теперь переменная результата будет иметь значение 12,5.

В Java есть способ заставить все числа в расчете быть переменными с плавающей точкой. Вы ставите числа с большой буквы F или D. Вот пример:

double result = 100D / 8D;

Обратите внимание на прописные буквы D после каждого числа. Этот верхний регистр D говорит Java, что эти числа должны интерпретироваться как числа с плавающей запятой, и, таким образом, деление должно быть делением с плавающей запятой, которое сохраняет дроби вместо их обрезания

На самом деле вы также можете сделать число длинным, добавив суффикс числа к верхнему регистру L, но long по-прежнему является целочисленным типом, поэтому он не будет сохранять дробные части в вычислениях.

Точность с плавающей точкой

Типы данных с плавающей точкой не являются точными на 100%. Вы можете столкнуться с ситуациями, когда числа со многими дробями не складываются с ожидаемым числом. Если вычисление с плавающей запятой приводит к числу с большим количеством дробей, чем может обработать число с плавающей запятой или двойное число, дроби могут быть обрезаны. Конечно, заданная точность может быть более чем достаточной для многих типов вычислений, но имейте в виду, что дроби могут фактически быть отсечены.

Посмотрите:

double resultDbl3 = 0D;
System.out.println("resultDbl3 = " + resultDbl3);

for(int i=0; i<100; i++){
    resultDbl3 += 0.01D;
}
System.out.println("resultDbl3 = " + resultDbl3);

Вывод выводится при выполнении этого кода с Java 8:

resultDbl3 = 0.0
resultDbl3 = 1.0000000000000007

Первый оператор System.out.println() правильно печатает значение 0.0, которое является начальным значением переменной resultDbl3.

Однако второй оператор System.out.println() выводит несколько странный результат. Добавление значения 0,01 к 0 всего 100 раз должно привести к значению 1,0, верно? Но каким-то образом окончательный результат 1.0000000000000007. Как видите, что-то не так во фракциях.

Обычно неточность с плавающей запятой незначительна, но все же важно знать об этом

Класс Random

В качестве генератора псевдослучайных чисел можно также использовать класс java.util.Random, имеющий два
конструктора :

public Random();
public Random(long);

Поскольку Random создаёт псевдослучайное число, то определив начальное число, устанавливается начальная точка
случайной последовательности, способствующая получению одинаковых случайных последовательностей. Чтобы избежать такого
совпадения, обычно применяют второй конструктор с использованием в качестве инициирующего значения текущего времени.
В таблице представлены наиболее часто используемые методы генератора Random :

Метод	Описание
boolean nextBoolean()	получение следующего случайного значения типа boolean
double nextDouble()	получение следующего случайного значения типа double
float nextFloat()	получение следующего случайного значения типа float
int nextInt()	получение следующего случайного значения типа int
int nextInt(int n)	получение следующего случайного значения типа int в диапазоне от 0 до n
long nextLong()	получение следующего случайного значения типа long
void nextBytes(byte[] buf)	формирование массива из случайно генерируемых значений

Пример получения псевдослучайного целочисленного значения с использованием класса Random :

Random random = new Random();

int i = random.nextInt();

С классом Random алгоритм получения псевдослучайного числа такой же, как и у метода random класса
Math. Допустим, что нам необходимо получить случайное число в диапазоне , 100 включительно. В этом случае
код может выглядеть следующим образом :

int min = 5;
int max = 100;
int diff = max - min;
Random random = new Random();
int i = random.nextInt(diff + 1) + min;

Класс SecureRandom

В следующем примере формируется массив псевдослучайных значений типа byte :

SecureRandom random = new SecureRandom();
byte bytes[] = new byte;
random.nextBytes(bytes);

Этот же массив можно сформировать методом generateSeed :

 byte seed[] = random.generateSeed(8);

Пример использования SecureRandom представлен на странице
Симметричного шифрования.

Класс ThreadLocalRandom

В JDK 7 включен класс ThreadLocalRandom из многопоточного пакета
java.util.concurrent, который следует использовать для получения псевдослучайных
значений в многопоточных приложениях. Для получения экземпляра ThreadLocalRandom следует использовать
статический метод current() данного класса. Пример :

ThreadLocalRandom random = ThreadLocalRandom.current();

System.out.println("Random values : ");
System.out.println("boolean : " + random.nextBoolean());
System.out.println("int : "     + random.nextInt    ());
System.out.println("float : "   + random.nextFloat  ());
System.out.println("long : "    + random.nextLong   ());

System.out.println("int from 0 to 5 : "   + 
                                  random.nextInt(5));
System.out.println("long from 5 to 15 : " + 
                                  random.nextLong(5, 15));

How can this be useful ?

Sometimes, the test fixture does not really matter to the test logic. For example, if we want to test the result of a new sorting algorithm, we can generate random input data and assert the output is sorted, regardless of the data itself:

@org.junit.Test
public void testSortAlgorithm() {

   // Given
   int[] ints = easyRandom.nextObject(int[].class);

   // When
   int[] sortedInts = myAwesomeSortAlgo.sort(ints);

   // Then
   assertThat(sortedInts).isSorted(); // fake assertion

}

Another example is testing the persistence of a domain object, we can generate a random domain object, persist it and assert the database contains the same values:

@org.junit.Test
public void testPersistPerson() throws Exception {
   // Given
   Person person = easyRandom.nextObject(Person.class);

   // When
   personDao.persist(person);

   // Then
   assertThat("person_table").column("name").value().isEqualTo(person.getName()); // assretj db
}

There are many other uses cases where Easy Random can be useful, you can find a non exhaustive list in the wiki.

Выбор случайного элемента из списка choice() модуль random

Метод используется для выбора случайного элемента из списка. Набор может быть представлен в виде списка или python строки. Метод возвращает один случайный элемент последовательности.

Пример использования в Python:

Python

import random

list =
print(«random.choice используется для выбора случайного элемента из списка — «, random.choice(list))

1 2 3 4 5

importrandom list=55,66,77,88,99 print(«random.choice используется для выбора случайного элемента из списка — «,random.choice(list))

Вывод:

Shell

random.choice используется для выбора случайного элемента из списка — 55

1	random.choiceиспользуетсядлявыбораслучайногоэлементаизсписка-55

Генерация случайного n-мерного массива целых чисел

Для генерации случайного n-мерного массива целых чисел используется :

Python

import numpy

random_integer_array = numpy.random.random_integers(1, 10, 5)
print(«1-мерный массив случайных целых чисел \n», random_integer_array,»\n»)

random_integer_array = numpy.random.random_integers(1, 10, size=(3, 2))
print(«2-мерный массив случайных целых чисел \n», random_integer_array)

1 2 3 4 5 6 7 8

importnumpy random_integer_array=numpy.random.random_integers(1,10,5) print(«1-мерный массив случайных целых чисел \n»,random_integer_array,»\n») random_integer_array=numpy.random.random_integers(1,10,size=(3,2)) print(«2-мерный массив случайных целых чисел \n»,random_integer_array)

Вывод:

Shell

1-мерный массив случайных целых чисел

2-мерный массив случайных целых чисел

]

1 2 3 4 5 6 7

1-мерныймассивслучайныхцелыхчисел 101421 2-мерныймассивслучайныхцелыхчисел 26 910 36

Методы класса чисел

Список методов всех подклассов класса чисел в Java:

№	Метод с описанием
1	xxxValue() Преобразует значение целочисленного объекта в ххх тип данных и возвращает его.
2	compareTo() Сравнивает целочисленный объект с аргументом.
3	equals() Определяет, является ли целочисленный объект равным аргументу.
4	valueOf() Возвращает целочисленный объект, держа указанное значение.
5	toString() Возвращает строковый объект (String), представляющий указанное значение int или целочисленный объект.
6	parseInt() Метод используется для получения примитивного типа данных определенной строки.
7	abs() Возвращает абсолютное значение аргумента.
8	ceil() Возвращает наименьшее (ближайшее к отрицательной бесконечности) double значение, которое больше или равно аргументу и равное математическому целому числу.
9	floor() Возвращает наибольшее (ближайшее к положительной бесконечности) double значение, которое меньше или равно аргумента и равно математическому целому числу.
10	rint() Возвращает double значение, которое ближе всего по значению аргумента и равно математическому целому числу.
11	round() Возвращает ближайшее long или int к аргументу по правилам округления.
12	min() Возвращает меньшее из двух аргументов.
13	max() Возвращает большее из двух аргументов.
14	exp() Возвращает число е Эйлера, возведенную в степень double значения.
15	log() Возвращает натуральный логарифм (по основанию е) с double значением.
16	pow() Возвращает значение первого аргумента, возведенное в степень второго аргумента.
17	sqrt() Возвращает правильно округленный положительный квадратный корень из double значения.
18	sin() Возвращает синус указанного double значения.
19	cos() Возвращает косинус указанного double значения.
20	tan() Возвращает тангенс указанного double значения.
21	asin() Возвращает арксинус указанного double значения.
22	acos() Возвращает арккосинус указанного double значения.
23	atan() Возвращает арктангенс указанного double значения.
24	atan2() Возвращает угол тета от преобразования прямоугольных координат (x, y) в полярных координатах (г, тета).
25	toDegrees() Преобразует угол, измеренный в радианах в примерно эквивалентном угол, измеренный в градусах.
26	toRadians() Преобразует угол, измеренный в градусах, в приблизительно эквивалентный угол, измеренный в радианах.
27	random() Возвращает double значение с положительным знаком, больше чем или равно 0.0 и меньше чем 1.0 .

Поделитесь:

Класс Java Math

Класс Java Math предоставляет более сложные математические вычисления, чем те, которые предоставляют базовые математические операторы Java. Класс Math содержит методы для:

• нахождения максимального или минимального значений;
• значений округления;
• логарифмических функций;
• квадратного корня;
• тригонометрических функций (sin, cos, tan и т. д.).

Math находится в пакете java.lang, а не в пакете java.math. Таким образом, полное имя класса Math — это java.lang.Math.

Поскольку многие его функции независимы друг от друга, каждый метод будет объяснен в своем собственном разделе ниже.

Наш Книговорот (bookcrossing.ru)

Тригонометрические функции

Класс Java Math содержит набор тригонометрических функций. Эти функции могут вычислять значения, используемые в тригонометрии, такие как синус, косинус, тангенс и т. д.

Mathkpi

Константа Math.PI представляет собой двойное значение, значение которого очень близко к значению PI — математическому определению PI.

Math.sin()

Метод Math.sin() вычисляет значение синуса некоторого значения угла в радианах:

double sin = Math.sin(Math.PI);
System.out.println("sin = " + sin);

Math.cos()

Метод Math.cos() вычисляет значение косинуса некоторого значения угла в радианах:

double cos = Math.cos(Math.PI);
System.out.println("cos = " + cos);

Math.tan()

Метод Math.tan() вычисляет значение тангенса некоторого значения угла в радианах:

double tan = Math.tan(Math.PI);
System.out.println("tan = " + tan);

Math.asin()

Метод Math.asin() вычисляет значение синусоиды значения от 1 до -1:

double asin = Math.asin(1.0);
System.out.println("asin = " + asin);

Math.acos()

Метод Math.acos() вычисляет значение арккосинуса от 1 до -1:

double acos = Math.acos(1.0);
System.out.println("acos = " + acos);

Math.atan()

Метод Math.atan() вычисляет значение арктангенса для значения от 1 до -1:

double atan = Math.atan(1.0);
System.out.println("atan = " + atan);

Вот что говорит JavaDoc:

Если вам нужен этот метод, пожалуйста, прочитайте JavaDoc.

Math.sinh()

Метод Math.sinh() вычисляет значение гиперболического синуса значения между 1 и -1:

double sinh = Math.sinh(1.0);
System.out.println("sinh = " + sinh);

Math.cosh()

Метод Math.cosh() вычисляет значение гиперболического косинуса от 1 до -1:

double cosh = Math.cosh(1.0);
System.out.println("cosh = " + cosh);

Math.tanh()

Метод Math.tanh() вычисляет значение гиперболического тангенса значения от 1 до -1:

double tanh = Math.tanh(1.0);
System.out.println("tanh = " + tanh);

Math.toDegrees()

Метод Math.toDegrees() преобразует угол в радианах в градусы:

double degrees = Math.toDegrees(Math.PI);
System.out.println("degrees = " + degrees);

Math.toRadians()

Метод Math.toRadians() преобразует угол в градусах в радианы:

double radians = Math.toRadians(180);
System.out.println("radians = " + radians);

Random Numbers Using the Math Class

Java provides the Math class in the java.util package to generate random numbers.

The Math class contains the static Math.random() method to generate random numbers of the double type.

The random() method returns a double value with a positive sign, greater than or equal to 0.0 and less than 1.0. When you call Math.random(), under the hood, a java.util.Random pseudorandom-number generator object is created and used.

You can use the Math.random() method with or without passing parameters. If you provide parameters, the method produces random numbers within the given parameters.

The code to use the Math.random() method:

The getRandomNumber() method uses the Math.random() method to return a positive double value that is greater than or equal to 0.0 and less than 1.0.

The output of running the code is:

Random Numbers Within a Given Range

For generating random numbers between a given a range, you need to specify the range. A standard expression for accomplishing this is:

Let us break this expression into steps:

1. First, multiply the magnitude of the range of values you want to cover by the result that Math.random() produces.returns a value in the range ,max–min where max is excluded. For example, if you want 5,10], you need to cover 5 integer values so you can use Math.random()*5. This would return a value in the range ,5, where 5 is not included.
2. Next, shift this range up to the range that you are targeting. You do this by adding the min value.

But this still does not include the maximum value.

To get the max value included, you need to add 1 to your range parameter (max — min). This will return a random double within the specified range.

There are different ways of implementing the above expression. Let us look at a couple of them.

Random Double Within a Given Range

By default, the Math.random() method returns a random number of the type double whenever it is called. The code to generate a random double value between a specified range is:

You can call the preceding method from the main method by passing the arguments like this.

The output is this.

Random Integer Within a Given Range

The code to generate a random integer value between a specified range is this.

The preceding getRandomIntegerBetweenRange() method produces a random integer between the given range. As Math.random() method generates random numbers of double type, you need to truncate the decimal part and cast it to int in order to get the integer random number. You can call this method from the main method by passing the arguments as follows:

The output is this.

Note: You can pass a range of negative values to generate a random negative number within the range.

Игра в кости с использованием модуля random в Python

Далее представлен код простой игры в кости, которая поможет понять принцип работы функций модуля random. В игре два участника и два кубика.

• Участники по очереди бросают кубики, предварительно встряхнув их;
• Алгоритм высчитывает сумму значений кубиков каждого участника и добавляет полученный результат на доску с результатами;
• Участник, у которого в результате большее количество очков, выигрывает.

Код программы для игры в кости Python:

Python

import random

PlayerOne = «Анна»
PlayerTwo = «Алекс»

AnnaScore = 0
AlexScore = 0

# У каждого кубика шесть возможных значений
diceOne =
diceTwo =

def playDiceGame():
«»»Оба участника, Анна и Алекс, бросают кубик, используя метод shuffle»»»

for i in range(5):
#оба кубика встряхиваются 5 раз
random.shuffle(diceOne)
random.shuffle(diceTwo)
firstNumber = random.choice(diceOne) # использование метода choice для выбора случайного значения
SecondNumber = random.choice(diceTwo)
return firstNumber + SecondNumber

print(«Игра в кости использует модуль random\n»)

#Давайте сыграем в кости три раза
for i in range(3):
# определим, кто будет бросать кости первым
AlexTossNumber = random.randint(1, 100) # генерация случайного числа от 1 до 100, включая 100
AnnaTossNumber = random.randrange(1, 101, 1) # генерация случайного числа от 1 до 100, не включая 101

if( AlexTossNumber > AnnaTossNumber):
print(«Алекс выиграл жеребьевку.»)
AlexScore = playDiceGame()
AnnaScore = playDiceGame()
else:
print(«Анна выиграла жеребьевку.»)
AnnaScore = playDiceGame()
AlexScore = playDiceGame()

if(AlexScore > AnnaScore):
print («Алекс выиграл игру в кости. Финальный счет Алекса:», AlexScore, «Финальный счет Анны:», AnnaScore, «\n»)
else:
print(«Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны:», AnnaScore, «Финальный счет Алекса:», AlexScore, «\n»)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45

importrandom PlayerOne=»Анна» PlayerTwo=»Алекс» AnnaScore= AlexScore=   # У каждого кубика шесть возможных значений diceOne=1,2,3,4,5,6 diceTwo=1,2,3,4,5,6 defplayDiceGame() «»»Оба участника, Анна и Алекс, бросают кубик, используя метод shuffle»»» foriinrange(5) #оба кубика встряхиваются 5 раз random.shuffle(diceOne) random.shuffle(diceTwo) firstNumber=random.choice(diceOne)# использование метода choice для выбора случайного значения SecondNumber=random.choice(diceTwo) returnfirstNumber+SecondNumber print(«Игра в кости использует модуль random\n»)   #Давайте сыграем в кости три раза foriinrange(3) # определим, кто будет бросать кости первым AlexTossNumber=random.randint(1,100)# генерация случайного числа от 1 до 100, включая 100 AnnaTossNumber=random.randrange(1,101,1)# генерация случайного числа от 1 до 100, не включая 101 if(AlexTossNumber>AnnaTossNumber) print(«Алекс выиграл жеребьевку.») AlexScore=playDiceGame() AnnaScore=playDiceGame() else print(«Анна выиграла жеребьевку.») AnnaScore=playDiceGame() AlexScore=playDiceGame() if(AlexScore>AnnaScore) print(«Алекс выиграл игру в кости. Финальный счет Алекса:»,AlexScore,»Финальный счет Анны:»,AnnaScore,»\n») else print(«Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны:»,AnnaScore,»Финальный счет Алекса:»,AlexScore,»\n»)

Вывод:

Shell

Игра в кости использует модуль random

Анна выиграла жеребьевку.
Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны: 5 Финальный счет Алекса: 2

Анна выиграла жеребьевку.
Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны: 10 Финальный счет Алекса: 2

Алекс выиграл жеребьевку.
Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны: 10 Финальный счет Алекса: 8

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Игравкостииспользуетмодульrandom   Аннавыигралажеребьевку. Аннавыигралаигрувкости.ФинальныйсчетАнны5ФинальныйсчетАлекса2   Аннавыигралажеребьевку. Аннавыигралаигрувкости.ФинальныйсчетАнны10ФинальныйсчетАлекса2   Алексвыигралжеребьевку. Аннавыигралаигрувкости.ФинальныйсчетАнны10ФинальныйсчетАлекса8

Вот и все. Оставить комментарии можете в секции ниже.

Core team and contributors

Awesome contributors

• Adriano Machado
• Alberto Lagna
• Andrew Neal
• Arne Zelasko
• dadiyang
• Dovid Kopel
• Eric Taix
• euZebe
• Fred Eckertson
• huningd
• Johan Kindgren
• Joren Inghelbrecht
• Jose Manuel Prieto
• kermit-the-frog
• Lucas Andersson
• Michael Düsterhus
• Nikola Milivojevic
• nrenzoni
• Oleksandr Shcherbyna
• Petromir Dzhunev
• Rebecca McQuary
• Rodrigue Alcazar
• Ryan Dunckel
• Sam Van Overmeire
• Valters Vingolds
• Vincent Potucek
• Weronika Redlarska
• Konstantin Lutovich
• Steven_Van_Ophem
• Jean-Michel Leclercq
• Marian Jureczko
• Unconditional One
• JJ1216
• Sergey Chernov

Thank you all for your contributions!