java生成100次随机数并统计每个随机数出现的次数

下面是一个简单的Java程序，用于生成100个随机数并统计每个随机数出现的次数：

import java.util.Random;

public class RandomNumberGenerator {

    public static void main(String[] args) {
        int[] counts = new int[10]; // 用于记录每个随机数出现的次数
        Random rand = new Random();

        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            int num = rand.nextInt(10); // 生成一个0到9的随机数
            counts[num]++; // 对应随机数的计数器加1
        }

        // 输出每个随机数出现的次数
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            System.out.println(i + "出现的次数：" + counts[i]);
        }
    }
}

程序中，首先定义了一个长度为10的整型数组counts，用于记录每个随机数出现的次数。然后使用Random类生成100个随机数，并将对应随机数的计数器加1。最后输出每个随机数出现的次数。

相关问题

Java随机生成100个数并统计每个数出现的次数

可以使用Java的Random类生成随机数，然后使用HashMap来统计每个数出现的次数。具体实现如下：

import java.util.*;

public class RandomNumbers {
    public static void main(String[] args) {
        Random rand = new Random();
        HashMap<Integer, Integer> counts = new HashMap<>();

        // 生成100个随机数并统计每个数的出现次数
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            int num = rand.nextInt(10); // 生成0-9的随机数
            if (counts.containsKey(num)) {
                int count = counts.get(num);
                counts.put(num, count + 1);
            } else {
                counts.put(num, 1);
            }
        }

        // 输出每个数的出现次数
        for (int num : counts.keySet()) {
            System.out.println(num + "出现了" + counts.get(num) + "次");
        }
    }
}

运行结果如下：

0出现了11次
1出现了10次
2出现了7次
3出现了6次
4出现了14次
5出现了11次
6出现了11次
7出现了13次
8出现了6次
9出现了11次

.编程生成 100个1~6之间的随机数，统计1~6之间的每个数出现的概率:修改程序，使之生成 1000个随机数并统计概率;比较不同的结果并给出结论Java

以下是生成100个1~6之间的随机数并统计每个数出现的概率的Java代码:

import java.util.Random;

public class Probability {
    public static void main(String[] args) {
        Random random = new Random();
        int[] randomNumbers = new int[100];

        // 生成100个1~6之间的随机数
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            randomNumbers[i] = random.nextInt(6) + 1;
        }

        // 统计每个数出现的次数
        int[] counts = new int[6];
        for (int num : randomNumbers) {
            counts[num - 1]++;
        }

        // 计算每个数出现的概率
        double[] probabilities = new double[6];
        for (int i = 0; i < 6; i++) {
            probabilities[i] = (double) counts[i] / 100;
        }

        // 输出结果
        for (int i = 0; i < 6; i++) {
            System.out.printf("%d出现的概率为: %.2f\n", i + 1, probabilities[i]);
        }
    }
}

运行结果可能如下：

1出现的概率为: 0.22
2出现的概率为: 0.17
3出现的概率为: 0.17
4出现的概率为: 0.20
5出现的概率为: 0.13
6出现的概率为: 0.11

以下是生成1000个1~6之间的随机数并统计每个数出现的概率的Java代码:

import java.util.Random;

public class Probability {
    public static void main(String[] args) {
        Random random = new Random();
        int[] randomNumbers = new int[1000];

        // 生成1000个1~6之间的随机数
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            randomNumbers[i] = random.nextInt(6) + 1;
        }

        // 统计每个数出现的次数
        int[] counts = new int[6];
        for (int num : randomNumbers) {
            counts[num - 1]++;
        }

        // 计算每个数出现的概率
        double[] probabilities = new double[6];
        for (int i = 0; i < 6; i++) {
            probabilities[i] = (double) counts[i] / 1000;
        }

        // 输出结果
        for (int i = 0; i < 6; i++) {
            System.out.printf("%d出现的概率为: %.2f\n", i + 1, probabilities[i]);
        }
    }
}

运行结果可能如下：

1出现的概率为: 0.17
2出现的概率为: 0.19
3出现的概率为: 0.17
4出现的概率为: 0.16
5出现的概率为: 0.16
6出现的概率为: 0.15

对比不同数量的随机数生成结果，可以发现，随着生成的随机数数量增多，每个数出现的概率越接近1/6。这符合大数定律。因此，我们可以得出结论：随着样本数量的增加，样本统计结果越接近真实的概率值。