此类的实例用于生成伪随机数流。此类使用 48 位的种子,使用线性同余公式 (linear congruential form) 对其进行了修改。
如果用相同的种子创建两个 Random 实例,则对每个实例进行相同的方法调用序列,它们将生成并返回相同的数字序列。为了保证此属性的实现,为类 Random 指定了特定的算法。为了 Java 代码的完全可移植性,Java 实现必须让类 Random 使用此处所示的所有算法。但是允许 Random 类的子类使用其他算法,只要其符合所有方法的常规协定即可。
Random 类实现的算法使用一个 protected 实用工具方法,每次调用它最多可提供 32 个伪随机生成的位。
Random 类有以下这些方法:
nextBoolean() 返回下一个伪随机数,它是取自此随机数生成器序列的均匀分布 的boolean值。
nextBytes(byte[] bytes) 生成随机字节并将其置于用户提供的 byte 数组中。
nextDouble() 返回下一个伪随机数,它是取自此随机数生成器序列的、在 0.0 和 1.0之间均匀分布的 double值
nextFloat() 返回下一个伪随机数,它是取自此随机数生成器序列的、在 0.0 和 1.0之间均匀分布的 float 值
nextGaussian() 返回下一个伪随机数,它是取自此随机数生成器序列的、呈高斯 (“正态”)分布的 double 值,其平均值是 0.0,标准差是 1.0
nextInt() 返回下一个伪随机数,它是此随机数生成器的序列中均匀分布的 int 值
nextInt(intn) 返回一个伪随机数,它是取自此随机数生成器序列的、在 0(包 括)和指定值(不包括)之 间均匀分布的 int
nextLong() 返回下一个伪随机数,它是取自此随机数生成器序列的均匀分布 的long值
setSeed(long seed) 使用单个 long 种子设置此随机数生成器的种子
下面看下例子 :
Random random = new Random();
//生成伪随机boolean型 true/false
System.out.println(“boolean型” + random.nextBoolean());
//生成伪随机双精度浮点数
System.out.println(“双精度浮点数” + random.nextDouble());
//生成伪随机数并保存到数组中
byte[] bs = new byte[5];
random.nextBytes(bs);
for (byte b : bs) {
System.out.print( b + ", ");
}
System.out.println();
//生成伪随机单精度浮点数
System.out.println(“单精度浮点数” + random.nextFloat());
//生成伪随机整型数
System.out.println(“整型数” + random.nextInt());
//生成伪随机长整型数
System.out.println(“长整型” + random.nextLong());
//生成伪随机呈高斯分布的double数
System.out.println(“呈高斯分布的double数” + random.nextGaussian());
生成结果: