用连续的数字播种java.util.Random
我已经将我遇到的一个错误简化为以下几行代码：
int[] vals = new int[8]; for (int i = 0; i < 1500; i++) vals[new Random(i).nextInt(8)]++; System.out.println(Arrays.toString(vals)); 输出为：[0,0,0,0,0,1310,190,0]
这只是选择连续数字来种子随机然后使用功率为2的nextInt的工件吗？ 如果是这样，是否还有其他类似的陷阱我应该知道，如果没有，我做错了什么？ （我不是在寻找上述问题的解决方案，只是对其他可能出错的一些理解）
丹，写得很好的分析。 由于javadoc非常清楚如何计算数字，所以为什么会发生这种情况并不是一个谜，就像还有其他类似的exception需要注意 – 我没有看到任何关于连续种子的文档，而我我希望有一些java.util.Random经验的人可以指出其他常见的陷阱。
至于代码，需要几个并行代理具有可重复的随机行为，这些行为恰好从枚举8个元素中选择，只要它们的第一步。 一旦我发现了这种行为，种子都来自一个从已知种子创建的主随机对象。 在程序的前一个（顺序播种）版本中，所有行为在第一次调用nextInt之后迅速分散，因此我花了很长时间才将程序的行为缩小到RNG库，我想避免未来的情况。
RNG的种子本身应该是随机的。 您使用的种子只会有一两位不同。
在一个程序中创建两个单独的RNG的理由很少。 您的代码不是有意义的情况之一。
只需创建一个RNG并重复使用它，那么您将不会遇到此问题。
回应mmyers的评论：
你碰巧知道java.util.Random足以解释为什么它在这种情况下选择5和6？
答案在java.util.Random的源代码中，它是一个线性同余RNG 。 在构造函数中指定种子时，将按如下方式对其进行操作。
seed = (seed ^ 0x5DEECE66DL) & mask;
掩码只保留较低的48位并丢弃其他掩码。
生成实际随机位时，此种子操作如下：
randomBits = (seed * 0x5DEECE66DL + 0xBL) & mask;
现在，如果您认为Parker使用的种子是顺序的（0-1499），并且它们被使用一次然后丢弃，则前四个种子生成以下四组随机位：
101110110010000010110100011000000000101001110100 101110110001101011010101011100110010010000000111 101110110010110001110010001110011101011101001110 101110110010011010010011010011001111000011100001
请注意，前10位在每种情况下都是缩进的。 这是一个问题，因为他只想生成0-7范围内的值（只需要几位），而RNG实现通过将高位向右移位并丢弃低位来实现。 这样做是因为在一般情况下，高位比低位更随机。 在这种情况下，它们不是因为种子数据很差。
最后，要了解这些位如何转换为我们得到的十进制值，您需要知道当n是2的幂时，java.util.Random会产生一种特殊情况。它请求31个随机位（来自前三位）高于48），将该值乘以n，然后将其向右移31位。
乘以8（本例中的n值）与左移3位相同。 因此，此过程的净效果是将31位28位置向右移动。 在上面的4个例子的每一个中，这留下了位模式101（或十进制的5）。
如果我们在一个值之后没有丢弃RNG，我们会看到序列发散。 虽然上面的四个序列都以5开头，但每个的第二个值分别为6,0,2和4。 初始种子的微小差异开始产生影响。
为了响应更新的问题： java.util.Random是线程安全的，您可以跨多个线程共享一个实例，因此仍然不需要多个实例。 如果您确实需要多个RNG实例，请确保它们完全相互独立地播种，否则您无法相信输出是独立的。
至于为什么你会得到这些效果，java.util.Random不是最好的RNG。 它很简单，非常快，如果你看起来不太近，那就相当随机。 但是，如果你对它的输出运行一些严肃的测试 ，你会发现它有缺陷。 你可以在这里直观地看到它。
如果您需要更随机的RNG，可以使用java.security.SecureRandom 。 这有点慢，但它运作正常。 对你来说可能有问题的一件事是它不可重复。 具有相同种子的两个SecureRandom实例将不会提供相同的输出。 这是设计的。
那么还有其他选择吗？ 这是我插入自己的库的地方 。 它包括3个可重复的伪RNG，比SecureRandom更快，比java.util.Random更随机。 我没有发明它们，我只是从最初的C版本移植它们。 它们都是线程安全的。
我实现了这些RNG，因为我需要更好的进化计算代码 。 根据我原来的简要回答，这段代码是multithreading的，但它只使用一个RNG实例，在所有线程之间共享。