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 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

在Java中，我们可以使用`java.util.Random`类来生成随机数，并利用`ArrayList`存储每个数字及其出现次数，然后计算概率。以下是生成100个随机数并统计概率的基本步骤：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;

public class RandomNumberGenerator {
    public static void main(String[] args) {
        int[] numbers = new int[6];
        List<Integer> randomList = new ArrayList<>();
        Random random = new Random();
        
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            int randomNumber = random.nextInt(6) + 1; // 生成1到6的整数
            randomList.add(randomNumber);
            numbers[randomNumber - 1]++;
        }
        
        double total = 100.0;
        System.out.println("100次随机结果:");
        for (int i = 0; i < 6; i++) {
            double probability = (double)numbers[i] / total;
            System.out.printf("%d 出现了 %d 次，概率约为 %.2f%%\n", i + 1, numbers[i], probability * 100);
        }

        // 如果需要统计1000个随机数，只需将循环次数改为1000即可
        // 然后再按照上述方法更新列表和数组的值，并再次计算概率
    }
}

对于1000个随机数的结果，由于样本量增大，理论上概率会更接近实际分布。如果发现概率与理论概率（比如，每个数字出现的概率均为1/6）相差不大，说明随机数生成的分布相对均匀。如果存在较大的偏差，则可能是随机性不足或者数据集较小导致的误差。

.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。