包含范围内的随机浮点双
由于Math.random() （以及大多数伪随机数生成器，AFAIK）产生数字，因此我们可以很容易地获得所需范围[X,Y)内的随机浮点数（注意X是包含的，Y是独占的）和下面列出的函数在[0,1) ：
function randomInRange(min, max) { return Math.random() * (max-min) + min; } // Notice that we can get "min" exactly but never "max".
我们怎样才能得到一个包含两个边界的期望范围内的随机数，即[X,Y] ？
我想我们可以通过“滚动” IEE-754浮点双精度的位来“增加”我们从Math.random() （或等效物）的值，以将最大可能值精确地设置为1.0，但这似乎很痛苦。做得对，特别是在不适合位操作的语言中。 有没有更简单的方法？
（顺便说一下，为什么随机数生成器在[0,1)而不是[0,1]产生数字？）
[编辑]请注意，我没有必要这样做，我完全清楚这种区别是迂腐的。 只是好奇并希望得到一些有趣的答案。 如果这个问题不合适，请随意投票结束。
我相信有更好的决定，但这个应该工作:)
function randomInRange(min, max) { return Math.random() < 0.5 ? ((1-Math.random()) * (max-min) + min) : (Math.random() * (max-min) + min); }
首先，代码中存在问题：尝试randomInRange(0,5e-324)或在浏览器的JavaScript控制台中输入Math.random()*5e-324 。
即使没有溢出/下溢/变形，也很难对浮点运算进行可靠的推理。 经过一番挖掘，我可以找到一个反例：
>>> a=1.0 >>> b=2**-54 >>> rand=a-2*b >>> a 1.0 >>> b 5.551115123125783e-17 >>> rand 0.9999999999999999 >>> (ab)*rand+b 1.0
更容易解释为什么在a = 2 53和b = 0.5时发生这种情况：2 53 -1是下一个可表示的数字。 默认的舍入模式（“舍入到最接近的偶数”）向上舍入2 53 -0.5（因为2 53是“偶数”[LSB = 0]而2 53 -1是“奇数”[LSB = 1]），所以你减去b得到2 53 ，乘以得到2 53 -1，再加上b得到2 53 。
回答你的第二个问题：因为底层PRNG几乎总是在区间[0,2 n -1]中生成一个随机数，即它产生随机位。 选择合适的n（浮点表示中的精度位）并除以2 n并获得可预测的分布非常容易。 请注意， [0,1)中有一些数字，您将永远不会使用此方法生成（使用IEEE双精度（ 0,2-53 ）中的任何数字）。
这也意味着你可以做a[Math.floor(Math.random()*a.length)]而不用担心溢出（作业：在IEEE二进制浮点中，certificateb < 1意味着a*b < a for正整数a ）。
另一件好事是，您可以将每个随机输出x视为表示间隔[x，x + 2 -53 ）（不太好的是返回的平均值略小于0.5）。 如果你在[0,1]中返回，你是否以与其他所有相同的概率返回端点，或者它们是否只有一半的概率，因为它们只代表其他所有区间的一半？
为了回答在[0,1]中返回数字这个更简单的问题，下面的方法有效地生成一个整数[0,2 n ]（通过在[0,2 n + 1 -1]中生成一个整数并将其抛弃，如果它太大了）除以2 n ：
function randominclusive() { // Generate a random "top bit". Is it set? while (Math.random() >= 0.5) { // Generate the rest of the random bits. Are they zero? // If so, then we've generated 2^n, and dividing by 2^n gives us 1. if (Math.random() == 0) { return 1.0; } // If not, generate a new random number. } // If the top bits are not set, just divide by 2^n. return Math.random(); }
评论意味着基数2，但我认为这些假设是：
- 应该等概率地返回0和1（即Math.random（）不使用0附近的浮点数的更近间距）。
- Math.random（）> = 0.5，概率为1/2（偶数基数应为真）
- 潜在的PRNG足够好，我们可以做到这一点。
请注意，随机数总是成对生成： while （a）中的一个始终后跟if的一个或末尾的一个（b）。 通过考虑返回0或0.5的PRNG来validation它是否合理是相当容易的：
-
a=0 b=0：返回0 -
a=0 b=0.5：返回0.5 -
a=0.5 b=0：返回1 -
a=0.5 b=0.5：循环
问题：
- 这些假设可能不正确。 特别是，常见的PRNG是采用48位LCG的前32位（Firefox和Java这样做）。 要生成一个double，您需要从两个连续输出中取53位并除以2 53 ，但有些输出是不可能的（您不能生成具有48位状态的2 53个输出！）。 我怀疑其中一些永远不会返回0（假设是单线程访问），但我现在不想检查Java的实现。
- 由于需要获得额外的位，Math.random（）对于每个潜在的输出是两倍，但是这对PRNG施加了更多约束（要求我们推断上述LCG的四个连续输出）。
- 每个输出平均调用Math.random（）大约四次 。 有点慢。
- 它确定性地抛弃结果（假设单线程访问），因此几乎可以保证减少输出空间。
我对这个问题的解决方案一直是使用以下代替你的上限。
Math.nextAfter(upperBound,upperBound+1)
要么
upperBound + Double.MIN_VALUE
所以你的代码看起来像这样：
double myRandomNum = Math.random() * Math.nextAfter(upperBound,upperBound+1) + lowerBound;
要么
double myRandomNum = Math.random() * (upperBound + Double.MIN_VALUE) + lowerBound;
这只是将您的上限增加最小的double（ Double.MIN_VALUE ），以便在随机计算中包含您的上限。
这是一个很好的方法，因为它不会偏向任何一个数字的概率。
唯一不起作用的情况是上限等于Double.MAX_VALUE
只需选择稍微大一点的半开区间，这样您选择的闭区间就是一个子集。 然后，继续生成随机变量，直到它落入所述闭合间隔。
示例：如果在[3,8]中需要一些统一的东西，则在[3,9]中重复生成一个均匀的随机变量，直到它碰巧落在[3,8]中。
function randomInRangeInclusive(min,max) { var ret; for (;;) { ret = min + ( Math.random() * (max-min) * 1.1 ); if ( ret <= max ) { break; } } return ret; }
注意：生成半开放RV的次数是随机的并且可能是无限的，但是您可以根据需要将预期的呼叫数量设置为接近1，并且我认为不存在解决方案可能无限次呼叫。
鉴于介于0和1之间的“极大”数值，它真的重要吗？ 实际击中1的几率很小，因此不太可能对你正在做的任何事情产生重大影响。
在什么情况下你需要一个浮点值来包含上限？ 对于我理解的整数，但对于浮点数，包含和排除之间的差异就像1.0e-32。
这样想吧。 如果您认为浮点数具有任意精度，则精确得到min的几率为零。 获得max的机会也是如此。 我会让你自己得出结论。
这个’问题’相当于在0和1之间的实线上得到一个随机点。没有’包容性’和“排他性”。
问题类似于询问， 1.0之前的浮点数是多少？ 有这样一个浮点数，但是它是2 ^ 24中的一个（对于IEEE float ）或者是2 ^ 53中的一个（对于double float ）。
在实践中差异可以忽略不计。
我的经验相当不足，所以我也在寻找解决方案。
这是我粗略的想法：
随机数生成器在[0,1）而不是[0,1]中生成数字，
因为[0,1）是一个单位长度，后面跟着[1,2]等等而没有重叠……
对于随机[x，y]，您可以这样做：
float randomInclusive(x, y){ float MIN = smallest_value_above_zero; float result; do{ result = random(x, (y + MIN)); } while(result > y); return result; }
如果[x，y]中的所有值都具有相同的可能性，那么你现在可以达到y。
如果这不起作用或有潜在问题，请告诉我。
谢谢〜
private static double random(double min, double max) { final double r = Math.random(); return (r >= 0.5d ? 1.5d - r : r) * (max - min) + min; }
Math.round()将有助于包含绑定值。 如果您有0 <= value < 1 （1是独占），则Math.round(value * 100) / 100返回0 <= value <= 1 （包括1）。 这里注意的是，该值现在只有小数位的2位数。 如果您想要3位数，请尝试Math.round(value * 1000) / 1000 ，依此类推。 以下函数还有一个参数，即小数位数 - 我称之为精度 ：
function randomInRange(min, max, precision) { return Math.round(Math.random() * Math.pow(10, precision)) / Math.pow(10, precision) * (max - min) + min; }