JavaSE API实现生成随机数的2种方法(Random类和Math类的Random方法)
作者：_esther_
生成随机数的两种方法
Random类和Math类的random方法都可以用来生成随机数
而Math类的random方法则是基于系统时间的伪随机数生成器，大于等于0.0小于1.0的随机double值范围[0,1)。例如： double num1 = Math.random() * 5 + 4;//范围[4,9)
Random类是基于种子的伪随机数生成器，有含参数和不含参数两种构造方式，不含参数的构造方法每次都使用当前系统时间作为种子，而含餐构造是使用一个固定值（参数n）作为种子范围[0,n)。例如：Random rd1 = new Random(); double num2 = rd1.nextDouble(); Random rd2 = new Random(10); double num3 = rd2.nextDouble();
Math.random() 无参调用，返回值为 double，大于等于 0.0 ，小于 1.0。范围[0.0,1.0)
static double random?() 返回值为 double的正值，大于等于 0.0 ，小于 1.0 。
double randomDouble = Math.random(); // 生成[0,1)之间的随机小数 int randomNumber = (int) (2 + Math.random() * 101); // 生成[2,103)之间的随机整数
Random类对象的next()方法，可有参。从这个随机数生成器的序列返回下一个伪随机数，均匀分布的 int值。
protected int next?(int bits) 生成下一个伪随机数。
boolean nextBoolean?() 从该随机数生成器的序列返回下一个伪随机数，均匀分布的 boolean值。
void nextBytes?(byte[] bytes) 生成随机字节并将它们放入用户提供的字节数组中。
double nextDouble?() 返回下一个伪，均匀分布 double之间价值 0.0和 1.0从这个随机数生成器的序列。
float nextFloat?() 返回下一个伪，均匀分布 float之间价值 0.0和 1.0从这个随机数生成器的序列。
double nextGaussian?() 从该随机数发生器的序列返回下一个伪随机数，高斯（“正”）分布的 double值，平均值为 0.0 ，标准偏差为 1.0 。
int nextInt?() 从这个随机数生成器的序列返回下一个伪随机数，均匀分布的 int值。
int nextInt?(int bound) 返回伪随机的，均匀分布 int值介于0（含）和指定值（不包括），从该随机数生成器的序列绘制。
long nextLong?() 返回下一个伪随机数，从这个随机数发生器的序列中均匀分布 long值。
public static void main(String[] args) {
//测试一下生成随机数的两种方法
int i = 0;
for (i = 0; i < 10000; i++) {
System.out.println("=====================================");
double numDouble1 = Math.random();
int numInt1 = (int)(Math.random()*(10));
System.out.println("Math.random的随机浮点数[0.0,1.0)：" + numDouble1);
System.out.println("Math.random的随机整数[0,9]" + numInt1);
System.out.println("---------------------------------------");
Random rd = new Random();
double numDouble2 = rd.nextDouble();
int numInt2 = rd.nextInt();
int numInt3 = rd.nextInt();
int numInt4 = rd.nextInt(4);
int numInt5 = rd.nextInt(4);
System.out.println("Random对象的无参随机浮点数[0.0,1.0]：" + numDouble2);//不知道边界情况，没人说过，只说之间。不管了，反正都用Math类
System.out.println("Random对象的无参随机整数[-整数，整数]：" + numInt2 + "," + numInt3);
System.out.println("Random对象的参数构造[0,4)：" + numInt5 + "," + numInt4);
}
System.out.println("执行" + i + "次");
}
}
Random有参构造后，调用方法生成随机数，数完全相同
只要Random构造的参数固定，生成的随机数也固定，完全不随机。不推荐使用
System.out.println("--------------------------------------");
Random rd1 = new Random(10);
double numDouble3 = rd1.nextDouble();
Random rd2 = new Random(10);
double numDouble4 = rd2.nextDouble();
System.out.println("参数10的Random对象生成的随机浮点数" + numDouble3 + "," + numDouble4);//因为种子相同，所以生成的数也相同
System.out.println("参数10的Random对象生成的随机整数[0,5):" + numInt6 );
其中三次运行结果
===================================== Math.random的随机浮点数[0.0,1.0)：0.7142916697602802 Math.random的随机整数[0,9]：6 --------------------------------------- Random对象的无参随机浮点数[0.0,1.0]：0.6315568322991557 Random对象的无参随机整数[-整数，整数]：73848388,929911462 Random对象的参数构造[0,4)：0,0 -------------------------------------- 参数10的Random对象生成的随机浮点数：0.7304302967434272,0.7304302967434272 参数10的Random对象生成的随机整数[0,5):3 ===================================== Math.random的随机浮点数[0.0,1.0)：0.6622105346737387 Math.random的随机整数[0,9]：4 --------------------------------------- Random对象的无参随机浮点数[0.0,1.0]：0.7790519044760864 Random对象的无参随机整数[-整数，整数]：-1185189383,-718067040 Random对象的参数构造[0,4)：2,2 -------------------------------------- 参数10的Random对象生成的随机浮点数：0.7304302967434272,0.7304302967434272 参数10的Random对象生成的随机整数[0,5):3 ===================================== Math.random的随机浮点数[0.0,1.0)：0.4240920821616745 Math.random的随机整数[0,9]：8 --------------------------------------- Random对象的无参随机浮点数[0.0,1.0]：0.36926846454559725 Random对象的无参随机整数[-整数，整数]：1829129943,120476504 Random对象的参数构造[0,4)：2,0 -------------------------------------- 参数10的Random对象生成的随机浮点数：0.7304302967434272,0.7304302967434272 参数10的Random对象生成的随机整数[0,5):3
总结：
1.Math.random方法明确范围[0,1)
2.Random类无参构造时，无参调用方法生成随机数都为该类型数的范围，但如double为0.0~1.0之间但不清楚边界包含情况，慎用
3.Random类有参构造时，若参数固定，不管有参还是无参调用方法得到的数都相同如
Random rd2 = new Random(10);
double numDouble4 = rd2.nextDouble();//循环多少次都固定产生0.7304302967434272
int numInt6 = rd2.nextInt(5);//固定产生3到此这篇关于JavaSE API实现生成随机数的2种方法(Random类和Math类的Random方法)的文章就介绍到这了,更多相关JavaSE 生成随机数内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！