public static void shuijishu(){ int numRandomNumbers = 30000; Random random = new Random(); BigInteger[] randomNumbers = new BigInteger[numRandomNumbers]; // Generate random numbers with BigInteger for (int i = 0; i < numRandomNumbers; i++) { randomNumbers[i] = BigInteger.probablePrime(50, random); // Generate a 50-bit prime number with high probability } // Calculate the product of the random numbers BigInteger product = BigInteger.ONE; for (BigInteger number : randomNumbers) { product = product.multiply(number); } // Calculate the geometric mean of the random numbers double geometricMean = Math.pow(product.doubleValue(), 1.0 / numRandomNumbers); System.out.println("The geometric mean of the random numbers is: " + geometricMean); } 这段代码最终计算结果显示为: Infinity 有什么整改建议吗
时间: 2024-04-05 08:31:46 浏览: 67
这段代码中出现了一个问题,即当BigInteger类型的数值太大时,其doubleValue()方法会返回Infinity。在这段代码中,生成的随机数非常大,导致了这个问题的出现。为了避免这个问题,可以使用BigDecimal类型来代替BigInteger类型进行计算,因为BigDecimal类型可以保留更多位的小数,避免了doubleValue()方法返回Infinity的问题。同时,也可以考虑使用更高效的算法来计算随机数的乘积,以避免计算过程中出现过大的数值。
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public static void shuijishu(){ int numRandomNumbers = 3000; Random random = new Random(); BigInteger[] randomNumbers = new BigInteger[numRandomNumbers]; // Generate random numbers with BigInteger for (int i = 0; i < numRandomNumbers; i++) { randomNumbers[i] = BigInteger.probablePrime(50, random); // Generate a 50-bit prime number with high probability } // Calculate the product of the random numbers BigInteger product = BigInteger.ONE; for (BigInteger number : randomNumbers) { product = product.multiply(number); } // Calculate the geometric mean of the random numbers double geometricMean = Math.pow(product.doubleValue(), 1.0 / numRandomNumbers); System.out.println("The geometric mean of the random numbers is: " + geometricMean); } 这段代码最终计算结果显示为: Infinity 有什么整改建议吗
这段代码的问题在于,在计算几何平均数时,使用了Math.pow(double a, double b)方法,该方法在a为无穷大或负数时,返回的结果为Infinity。而在这段代码中,product.doubleValue()的值可能为无穷大,因此计算结果为Infinity。
为了避免这个问题,可以使用BigDecimal类来进行精确的数值计算,而不是使用double类型。另外,由于这段代码生成的随机数是素数,因此它们的乘积可能会非常大,超出了double类型的范围,因此使用BigDecimal也可以避免这个问题。
以下是使用BigDecimal进行计算的示例代码:
public static void shuijishu() {
int numRandomNumbers = 3000;
Random random = new Random();
BigInteger[] randomNumbers = new BigInteger[numRandomNumbers];
// Generate random numbers with BigInteger
for (int i = 0; i < numRandomNumbers; i++) {
randomNumbers[i] = BigInteger.probablePrime(50, random); // Generate a 50-bit prime number with high probability
}
// Calculate the product of the random numbers
BigDecimal product = BigDecimal.ONE;
for (BigInteger number : randomNumbers) {
product = product.multiply(new BigDecimal(number));
}
// Calculate the geometric mean of the random numbers
BigDecimal geometricMean = BigDecimalMath.pow(product, BigDecimal.valueOf(1.0 / numRandomNumbers));
System.out.println("The geometric mean of the random numbers is: " + geometricMean);
}
在这个示例代码中,我们使用了BigDecimalMath类来计算幂,因为BigDecimal没有提供计算幂的方法。另外,为了将double类型的指数转换为BigDecimal类型,我们使用了BigDecimal.valueOf方法。
import java.math.BigInteger;import java.util.ArrayList;import java.util.List;import java.util.Random;public class PrimitiveRoot { public static int findPrimitiveRoot(int p) { List<Integer> factors = factorize(p - 1); // 计算 p-1 的质因数 Random rand = new Random(); while (true) { int candidate = rand.nextInt(p - 2) + 2; // 随机选取一个 a boolean isPrimitiveRoot = true; for (int factor : factors) { BigInteger exp = BigInteger.valueOf((p - 1) / factor); BigInteger res = BigInteger.valueOf(candidate).modPow(exp, BigInteger.valueOf(p)); if (res.equals(BigInteger.ONE)) { isPrimitiveRoot = false; break; } } if (isPrimitiveRoot) { return candidate; } } } private static List<Integer> factorize(int n) { List<Integer> factors = new ArrayList<>(); for (int i = 2; i <= Math.sqrt(n); i++) { while (n % i == 0) { factors.add(i); n /= i; } } if (n > 1) { factors.add(n); } return factors; } public static void main(String[] args) { int p = 2147483647; int primitiveRoot = findPrimitiveRoot(p); System.out.println("The primitive root of " + p + " is " + primitiveRoot); }}解释代码
这段代码是用Java实现计算一个质数p的原根。具体实现过程如下:
1. 首先调用factorize函数对p-1进行质因数分解,得到p-1的所有质因数。
2. 然后使用随机数选取一个介于2到p-1之间的整数作为候选的原根。
3. 对于p-1的每个质因数,计算它们的指数并将候选原根的对应次幂取模p的结果与1进行比较。
4. 如果有一个质因数的指数使得对应次幂取模p的结果等于1,那么候选原根不是原根,继续随机选取新的候选原根。
5. 如果候选原根对于p-1的每个质因数都不是原根,那么它就是p的原根,函数返回该候选原根。
6. 最后在main函数中调用findPrimitiveRoot函数来计算2147483647的原根,并将结果输出。
总的来说,这段代码实现了对质数的原根的计算,可以用于密码学中的一些算法。
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