。

我用这个来生成5到13之间的值。

如何减少相同的匹配？

在一个真正的随机数序列中，没有办法减少重复次数而不偏倚随机数序列。

例如，在你的顺序中，10, 5, 12, 12, 13, 13后面跟另一个12的概率是1比9，也就是说，与范围内任何其他数字的概率相同。

现在，由于您使用的是Random／ThreadLocalRandom，您可能看到了线性同余生成器固有的自相关效应。如果是这样，可以使用SecureRandom来消除这些影响。但是，SecureRandom电话的价格要贵得多。

另一种方法是故意偏向重复；例如(伪代码)

但要小心。引入偏见可能会产生意想不到的/意想不到的后果。

生日悖论预测随机数的重复概率比你想象的要高得多。例如，它预测，只有23个随机的人，其中两个生日相同的可能性超过50%。根据鸽子洞原理，需要367人才能有100%的复制机会，但复制的概率在这之前是非常高的。

这是概率分布(来自维基百科)：。

在重复概率达到sqrt(2m * p(n))之前必须生成的数字的近似经验法则，其中m是可能的随机数，p(n)是您要查找的概率。因此，例如，如果您在50个数字范围内生成随机数(例如，如果您从100-150中选择一个随机数)，那么您只需要生成大约sqrt((2 * 50) * 0.5) = 7.07个随机数，然后概率就可以和没有重复的概率一样好。如果您在50个数字范围内生成8个随机数，那么可能会有一个重复。(注意，这只适用于p(n)值高达1/2)。

在您的情况下，对于任何特定的随机值(5、6、7、8、9、10、11、12)，都有8个可能的值，因此您只需要生成sqrt(8) = 2.83个数字，就有可能有50%的重复。换句话说，生日悖论预测，你只需要生成大约3个数字，这样你就有可能得到一个副本。

另请参见本问答。

还有一点：当心赌徒的谬论，在这个谬论中，人们假设如果你随机生成一个10，那么下一个概率就不会是10。事实上，考虑到你生成的是随机数，任何一个特定数字的概率都是1/8，不管之前的数字是什么。换句话说，如果生成一个12，下一个10的概率是1/8。如果生成7，则下一个数字为10的几率为1/8。如果生成一个10，下一个10的概率仍然是1/8。每个数字都是一个独立的事件(即，到目前为止生成的数字对未来数字的概率分布影响最小)。

tl；dr您需要生成的数字比您认为的要少得多，然后才有可能开始复制-如果您在一个小范围内生成随机数，特别是(像您这样)这个数字特别低。