要在不改变代码的情况下获得随机准确性，可以使用模拟技术或者测试工具来实现。

1. 模拟技术：使用模拟工具来模拟随机性。例如，可以使用Mockito或PowerMock等模拟框架来模拟随机函数的返回值。通过对随机函数进行模拟，可以在测试中获得确定的结果，从而实现随机准确性。

// 使用Mockito模拟随机函数
import static org.mockito.Mockito.*;

Random random = mock(Random.class);
when(random.nextInt(anyInt())).thenReturn(1); // 模拟随机函数返回1

// 在测试中使用模拟的随机函数
int result = MyClass.getRandomNumber(random);
assertEquals(1, result);

2. 测试工具：使用专门的测试工具来控制随机性。例如，可以使用JUnit的RandomizedRunner或者TestNG的DataProvider来进行随机测试。这些测试工具会自动运行多次测试，并使用不同的随机种子，从而获得随机准确性。

// 使用RandomizedRunner进行随机测试
import com.carrotsearch.randomizedtesting.RandomizedRunner;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;

@RunWith(RandomizedRunner.class)
public class MyTest {

    @Test
    public void testRandomNumber(@RandomSeed long seed) {
        Random random = new Random(seed);
        int result = MyClass.getRandomNumber(random);
        // 进行断言
    }
}

无论是使用模拟技术还是测试工具，都可以在不改变代码的情况下获得随机准确性。这样可以更好地测试随机性相关的代码，提高测试覆盖率和准确性。