(int)exp.sample() 在代码中是如何工作的?
how does (int)exp.sample() work in the code?
ExponentialDistribution exp = new ExponentialDistribution(4.0);
for(int i = 1; i < 20; i++){
timestamp[i] = (int)exp.sample() + 1+timestamp[i-1];
这里的timestamp是一个整数数组,并根据上述条件为其分配了一个随机值。 (int)exp.sample() 的作用是什么以及它如何为 i 分配一个随机值?
public double sample()
Generate a random value sampled from this
distribution. The default implementation uses the inversion method.
Algorithm Description: this implementation uses the Inversion Method
to generate exponentially distributed random values from uniform
deviates.
因此,当您看到 (int)exp.sample()
时,我们正在将其转换为它选择的随机值。
exp 是我们创建的 ExponentialDistribution(4.0)
的实例,因此 exp.sample() 调用 ExponentialDistribution
的 sample()
方法。
现在 (int)
.
将对象类型或基本类型放在括号中(在本例中 (int)
)放在另一个 Object/primitive 之前称为“转换”。 Casting variables in Java
差不多,因为sample()
returns一个double
,但是timestamp
存储ints
,我们需要切换其中一种类型(他们必须匹配),并且更改 exp.sample()
更容易。
所以,总而言之,这表示“获取对象 exp
,调用它的方法 sample()
,然后将其转换为 int
”。
class ExponentialDistribution 在 Exponential Distribution 之后生成一个伪随机数。它是伪的,因为它不是真正随机的。它使用一个方程来生成你得到的每一个随机数。
方法exp.sample() returns序列中的下一个随机数。使用 (int) 你只得到它的整数部分。
ExponentialDistribution exp = new ExponentialDistribution(4.0);
for(int i = 1; i < 20; i++){
timestamp[i] = (int)exp.sample() + 1+timestamp[i-1];
这里的timestamp是一个整数数组,并根据上述条件为其分配了一个随机值。 (int)exp.sample() 的作用是什么以及它如何为 i 分配一个随机值?
public double sample()
Generate a random value sampled from this distribution. The default implementation uses the inversion method.
Algorithm Description: this implementation uses the Inversion Method to generate exponentially distributed random values from uniform deviates.
因此,当您看到 (int)exp.sample()
时,我们正在将其转换为它选择的随机值。
exp 是我们创建的 ExponentialDistribution(4.0)
的实例,因此 exp.sample() 调用 ExponentialDistribution
的 sample()
方法。
现在 (int)
.
将对象类型或基本类型放在括号中(在本例中 (int)
)放在另一个 Object/primitive 之前称为“转换”。 Casting variables in Java
差不多,因为sample()
returns一个double
,但是timestamp
存储ints
,我们需要切换其中一种类型(他们必须匹配),并且更改 exp.sample()
更容易。
所以,总而言之,这表示“获取对象 exp
,调用它的方法 sample()
,然后将其转换为 int
”。
class ExponentialDistribution 在 Exponential Distribution 之后生成一个伪随机数。它是伪的,因为它不是真正随机的。它使用一个方程来生成你得到的每一个随机数。
方法exp.sample() returns序列中的下一个随机数。使用 (int) 你只得到它的整数部分。