有时候，我们会用到随机数。java中自带的Random()函数让我们可以很方便的产生随机数。本文介绍它的一些用法。

随机数是专门的随机试验的结果。在统计学的不同技术中需要使用随机数，比如在从统计总体中抽取有代表性的样本的时候，或者在将实验动物分配到不同的试验组的过程中，或者在进行蒙特卡罗模拟法计算的时候等等。

产生随机数有多种不同的方法。这些方法被称为随机数发生器。随机数最重要的特性是：它所产生的后面的那个数与前面的那个数毫无关系。

Java中存在着两种Random函数：java.lang.Math.Random和java.util.Random。

java.lang.Math.Random

调用这个Math.Random()函数能够返回带正号的double值，该值大于等于0.0且小于1.0，即取值范围是[0.0,1.0)的左闭右开区间，返回值是一个伪随机选择的数，在该范围内(近似)均匀分布。例子如下：package xttblog.com;

import java.util.Random;

public class TestRandom {

public static void main(String[] args) {

// 结果是个double类型的值，区间为[0.0,1.0)

System.out.println(“Math.random()=” + Math.random());

// 注意不要写成(int)Math.random()*3，这个结果为0，因为先执行了强制转换

int num = (int) (Math.random() * 3);

System.out.println(“num=” + num);

/**

* 输出结果为：

* Math.random()=0.02909671613289655

* num=0

*/

}

}

java.util.Random

下面Random()的两种构造方法：Random()：创建一个新的随机数生成器。

Random(long seed)：使用单个 long 种子创建一个新的随机数生成器。

我们可以在构造Random对象的时候指定种子(这里指定种子有何作用，请接着往下看)，如：Random r1 = new Random(20);

或者默认当前系统时间的毫秒数作为种子数:Random r1 = new Random();

需要说明的是：你在创建一个Random对象的时候可以给定任意一个合法的种子数，种子数只是随机算法的起源数字，和生成的随机数的区间没有任何关系。如下面的Java代码：Random rand =new Random(25);

int i;

i=rand.nextInt(100);

初始化时25并没有起直接作用(注意：不是没有起作用),rand.nextInt(100);中的100是随机数的上限,产生的随机数为0-100的整数,不包括100。

具体用法如下例：package xttblog.com;

import java.util.ArrayList;

import java.util.Random;

public class TestRandom {

public static void main(String[] args) {

// 案例2

// 对于种子相同的Random对象，生成的随机数序列是一样的。

Random ran1 = new Random(10);

System.out.println(“使用种子为10的Random对象生成[0,10)内随机整数序列: “);

for (int i = 0; i

System.out.print(ran1.nextInt(10) + ” “);

}

System.out.println();

Random ran2 = new Random(10);

System.out.println(“使用另一个种子为10的Random对象生成[0,10)内随机整数序列: “);

for (int i = 0; i

System.out.print(ran2.nextInt(10) + ” “);

}

/**

* 输出结果为：

*

* 使用种子为10的Random对象生成[0,10)内随机整数序列:

* 3 0 3 0 6 6 7 8 1 4

* 使用另一个种子为10的Random对象生成[0,10)内随机整数序列:

* 3 0 3 0 6 6 7 8 1 4

*

*/

// 案例3

// 在没带参数构造函数生成的Random对象的种子缺省是当前系统时间的毫秒数。

Random r3 = new Random();

System.out.println();

System.out.println(“使用种子缺省是当前系统时间的毫秒数的Random对象生成[0,10)内随机整数序列”);

for (int i = 0; i

System.out.print(r3.nextInt(10)+” “);

}

/**

* 输出结果为：

*

* 使用种子缺省是当前系统时间的毫秒数的Random对象生成[0,10)内随机整数序列

* 1 1 0 4 4 2 3 8 8 4

*

*/

// 另外，直接使用Random无法避免生成重复的数字，如果需要生成不重复的随机数序列，需要借助数组和集合类

ArrayList list=new TestRandom().getDiffNO(10);

System.out.println();

System.out.println(“产生的n个不同的随机数：”+list);

}

/**

* 生成n个不同的随机数，且随机数区间为[0,10)

* @param n

* @return

*/

public ArrayList getDiffNO(int n){

// 生成 [0-n) 个不重复的随机数

// list 用来保存这些随机数

ArrayList list = new ArrayList();

Random rand = new Random();

boolean[] bool = new boolean[n];

int num = 0;

for (int i = 0; i

do {

// 如果产生的数相同继续循环

num = rand.nextInt(n);

} while (bool[num]);

bool[num] = true;

list.add(num);

}

return list;

}

}

下面是Java.util.Random()方法摘要：protected int next(int bits)：生成下一个伪随机数。

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。

void nextBytes(byte[] bytes)：生成随机字节并将其置于用户提供的 byte 数组中。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

void setSeed(long seed)：使用单个 long 种子设置此随机数生成器的种子。

下面给几个例子：生成[0,1.0)区间的小数：double d1 = r.nextDouble();

生成[0,5.0)区间的小数：double d2 = r.nextDouble() * 5;

生成[1,2.5)区间的小数：double d3 = r.nextDouble() * 1.5 + 1;

生成-231到231-1之间的整数：int n = r.nextInt();

生成[0,10)区间的整数：int n2 = r.nextInt(10);//方法一

n2 = Math.abs(r.nextInt() % 10);//方法二