IntegerGene.java
001 /*
002  * Java Genetic Algorithm Library (jenetics-4.3.0).
003  * Copyright (c) 2007-2018 Franz Wilhelmstötter
004  *
005  * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
006  * you may not use this file except in compliance with the License.
007  * You may obtain a copy of the License at
008  *
009  *      http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
010  *
011  * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
012  * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
013  * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
014  * See the License for the specific language governing permissions and
015  * limitations under the License.
016  *
017  * Author:
018  *    Franz Wilhelmstötter (franz.wilhelmstoetter@gmail.com)
019  */
020 package io.jenetics;
021 
022 import static java.lang.String.format;
023 import static io.jenetics.internal.util.Hashes.hash;
024 import static io.jenetics.util.RandomRegistry.getRandom;
025 
026 import java.io.Serializable;
027 import java.util.Random;
028 
029 import io.jenetics.internal.math.random;
030 import io.jenetics.util.ISeq;
031 import io.jenetics.util.IntRange;
032 import io.jenetics.util.MSeq;
033 import io.jenetics.util.Mean;
034 
035 /**
036  * NumericGene implementation which holds a 32 bit integer number.
037  *
038  <p>This is a <a href="https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/lang/doc-files/ValueBased.html">
039  * value-based</a> class; use of identity-sensitive operations (including
040  * reference equality ({@code ==}), identity hash code, or synchronization) on
041  * instances of {@code IntegerGene} may have unpredictable results and should
042  * be avoided.
043  *
044  @see IntegerChromosome
045  *
046  * @implNote
047  * This class is immutable and thread-safe.
048  *
049  @author <a href="mailto:franz.wilhelmstoetter@gmail.com">Franz Wilhelmstötter</a>
050  @since 2.0
051  @version 4.3
052  */
053 public final class IntegerGene
054     implements
055         NumericGene<Integer, IntegerGene>,
056         Mean<IntegerGene>,
057         Comparable<IntegerGene>,
058         Serializable
059 {
060 
061     private static final long serialVersionUID = 2L;
062 
063     private final int _value;
064     private final int _min;
065     private final int _max;
066 
067     /**
068      * Create a new random {@code IntegerGene} with the given value and the
069      * given range. If the {@code value} isn't within the interval [min, max],
070      * no exception is thrown. In this case the method
071      {@link IntegerGene#isValid()} returns {@code false}.
072      *
073      @param value the value of the gene.
074      @param min the minimal valid value of this gene (inclusively).
075      @param max the maximal valid value of this gene (inclusively).
076      */
077     private IntegerGene(final int value, final int min, final int max) {
078         _value = value;
079         _min = min;
080         _max = max;
081     }
082 
083     @Override
084     public Integer getAllele() {
085         return _value;
086     }
087 
088     @Override
089     public Integer getMin() {
090         return _min;
091     }
092 
093     @Override
094     public Integer getMax() {
095         return _max;
096     }
097 
098     @Override
099     public byte byteValue() {
100         return (byte)_value;
101     }
102 
103     @Override
104     public short shortValue() {
105         return (short)_value;
106     }
107 
108     @Override
109     public int intValue() {
110         return _value;
111     }
112 
113     @Override
114     public long longValue() {
115         return _value;
116     }
117 
118     @Override
119     public float floatValue() {
120         return (float)_value;
121     }
122 
123     @Override
124     public double doubleValue() {
125         return _value;
126     }
127 
128     @Override
129     public boolean isValid() {
130         return _value >= _min && _value <= _max;
131     }
132 
133     @Override
134     public int compareTo(final IntegerGene other) {
135         return Integer.compare(_value, other._value);
136     }
137 
138     @Override
139     public IntegerGene newInstance(final Integer number) {
140         return IntegerGene.of(number, _min, _max);
141     }
142 
143     @Override
144     public IntegerGene newInstance(final Number number) {
145         return IntegerGene.of(number.intValue(), _min, _max);
146     }
147 
148     @Override
149     public IntegerGene newInstance() {
150         return IntegerGene.of(nextInt(getRandom(), _min, _max), _min, _max);
151     }
152 
153     @Override
154     public IntegerGene mean(final IntegerGene that) {
155         return IntegerGene.of(_value + (that._value - _value)/2, _min, _max);
156     }
157 
158     @Override
159     public int hashCode() {
160         return hash(_value, hash(_min, hash(_max, hash(getClass()))));
161     }
162 
163     @Override
164     public boolean equals(final Object obj) {
165         return obj == this ||
166             obj instanceof IntegerGene &&
167             ((IntegerGene)obj)._value == _value &&
168             ((IntegerGene)obj)._min == _min &&
169             ((IntegerGene)obj)._max == _max;
170     }
171 
172     @Override
173     public String toString() {
174         return String.format("[%s]", _value);
175     }
176 
177     /* *************************************************************************
178      * Static factory methods.
179      * ************************************************************************/
180 
181     /**
182      * Create a new random {@code IntegerGene} with the given value and the
183      * given range. If the {@code value} isn't within the interval [min, max],
184      * no exception is thrown. In this case the method
185      {@link IntegerGene#isValid()} returns {@code false}.
186      *
187      @param value the value of the gene.
188      @param min the minimal valid value of this gene (inclusively).
189      @param max the maximal valid value of this gene (inclusively).
190      @return a new {@code IntegerGene} with the given {@code value}
191      */
192     public static IntegerGene of(final int value, final int min, final int max) {
193         return new IntegerGene(value, min, max);
194     }
195 
196     /**
197      * Create a new random {@code IntegerGene} with the given value and the
198      * given range. If the {@code value} isn't within the interval [min, max],
199      * no exception is thrown. In this case the method
200      {@link IntegerGene#isValid()} returns {@code false}.
201      *
202      @since 3.2
203      *
204      @param value the value of the gene.
205      @param range the integer range to use
206      @return a new {@code IntegerGene} with the give {@code value}
207      @throws NullPointerException if the given {@code range} is {@code null}.
208      */
209     public static IntegerGene of(final int value, final IntRange range) {
210         return IntegerGene.of(value, range.getMin(), range.getMax());
211     }
212 
213     /**
214      * Create a new random {@code IntegerGene}. It is guaranteed that the value of
215      * the {@code IntegerGene} lies in the interval [min, max].
216      *
217      @param min the minimal valid value of this gene (inclusively).
218      @param max the maximal valid value of this gene (inclusively).
219      @return a new random {@code IntegerGene}
220      */
221     public static IntegerGene of(final int min, final int max) {
222         return of(nextInt(getRandom(), min, max), min, max);
223     }
224 
225     /**
226      * Create a new random {@code IntegerGene}. It is guaranteed that the value of
227      * the {@code IntegerGene} lies in the interval [min, max].
228      *
229      @since 3.2
230      *
231      @param range the integer range to use
232      @return a new random {@code IntegerGene}
233      @throws NullPointerException if the given {@code range} is {@code null}.
234      */
235     public static IntegerGene of(final IntRange range) {
236         return of(nextInt(getRandom(), range.getMin(), range.getMax()), range);
237     }
238 
239     static ISeq<IntegerGene> seq(
240         final int min,
241         final int max,
242         final IntRange lengthRange
243     ) {
244         final Random r = getRandom();
245 
246         return MSeq.<IntegerGene>ofLength(random.nextInt(lengthRange, r))
247             .fill(() -> new IntegerGene(nextInt(r, min, max), min, max))
248             .toISeq();
249     }
250 
251     /**
252      * Returns a pseudo-random, uniformly distributed int value between min and
253      * max (min and max included).
254      *
255      @param random the random engine to use for calculating the random int
256      *        value
257      @param min lower bound for generated integer
258      @param max upper bound for generated integer
259      @return a random integer greater than or equal to {@code min} and
260      *         less than or equal to {@code max}
261      @throws IllegalArgumentException if {@code min > max}
262      @throws NullPointerException if the given {@code random}
263      *         engine is {@code null}.
264      */
265     static int nextInt(
266         final Random random,
267         final int min, final int max
268     ) {
269         if (min > max) {
270             throw new IllegalArgumentException(format(
271                 "Min >= max: %d >= %d", min, max
272             ));
273         }
274 
275         final int diff = max - min + 1;
276         int result = 0;
277 
278         if (diff <= 0) {
279             do {
280                 result = random.nextInt();
281             while (result < min || result > max);
282         else {
283             result = random.nextInt(diff+ min;
284         }
285 
286         return result;
287     }
288 
289 }