Java 产生随机数的三种方式

Java产生随机数的三种方式

在Java中，随机数的概念从广义上讲，有三种。
1、通过System.currentTimeMillis（）来获取一个当前时间毫秒数的long型数字。
2、通过Math.random（）方法返回一个0到1之间的double值。
3、通过Random类来产生一个随机数，这个是专业的Random工具类，功能强大。

Math.random（）方法

Math.random（）方法是 Java 的一个静态方法，返回一个0到1之间，前闭后开区间的double值。

(int)(Math.random()*10） 返回0到9的随机整数。
(int)(Math.random()*n) 返回0到n的随机整数。
(int)(Math.random()*100）+1 返回1到100之间的随机整数，前面返回0到99之间的随机数，加1就成了1到100之间的随机数。

Random类

Random 类是 Java 的 util 包中的一个类。

一、Random类使用说明

1. Random类使用的根本策略是分带种子和不带种子的Random的实例。
   通俗说，两者的区别是：带种子的，每次运行生成的结果都是一样的。
   不带种子的，每次运行生成的都是随机的，没有规律可言。
2. 创建不带种子的Random对象
   Random random = new Random（）；
   使用一个和当前系统时间对应的相对时间有关的数字作为种子数。
3. 创建带种子的Random对象有两种方法：
   1） Random random = new Random（10）；
   2） Random random = new Random（）；random.setSeed（10）；
   种子的作用是什么？
   　　种子就是产生随机数的第一次使用值,机制是通过一个函数,将这个种子的值转化为随机数空间中的某一个点上,并且产生的随机数均匀的散布在空间中。以后产生的随机数都与前一个随机数有关。
   举例：
   　　Random r =new Random(100);
   　　System.out.println(r.nextInt(20));
   100是种子，r.nextInt(20)中的20是随机数的上限,产生的随机数为0-20的整数，不包括20，种子数只是随机算法的起源数字,和生成的随机数字的区间没有任何关系。
   初始化时100并没有起直接作用（注意：不是没有起作用）。

二、下面是Java.util.Random类的方法摘要

1. protected int next(int bits)：生成下一个伪随机数。
2. boolean 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。
3. void nextBytes(byte[] bytes)：生成随机字节并将其置于用户提供的 byte 数组中。
4. double 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。
5. float 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float值。
6. double 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。
7. int 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。
8. int nextInt(int n)：返回一个伪随机数，它是取自此随机数生成器序列的、在（包括和指定值（不包括）之间均匀分布的int值。
9. long 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。
10. void setSeed(long seed)：使用单个 long 种子设置此随机数生成器的种子。

总结：
1. 同一个种子,生成N个随机数,当你设定种子的时候,这N个随机数是什么已经确定。相同次数生成的随机数字是完全相同的。
2. 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。
3. Java的随机数都是通过算法实现的,Math.random()本质上属于Random()类。
4. 使用java.util.Random()会相对来说比较灵活一些，可以产生正态、高斯、均匀分布的随机数。

为什么说Java中的随机数都是伪随机数？什么是伪随机数？

1. 伪随机数是看似随机实质是固定的周期性序列,也就是有规则的随机。
2. 只要这个随机数是由确定算法生成的,那就是伪随机,只能通过不断算法优化,使你的随机数更接近随机。
   　 (随机这个属性和算法本身就是矛盾的)
3. 通过真实随机事件取得的随机数才是真随机数。

Java随机数产生原理

Java的随机数产生是通过线性同余公式产生的,也就是说通过一个复杂的算法生成的。

伪随机数的不安全性

Java自带的随机数函数是很容易被黑客破解的,因为黑客可以通过获取一定长度的随机数序列来推出你的seed,然后就可以预测下一个随机数。