1、来源
random.nextint() 为 java.util.random类中的方法；
math.random() 为 java.lang.math 类中的静态方法。
2、用法
产生0－n的伪随机数(伪随机数参看最后注解)：
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// 两种生成对象方式：带种子和不带种子(两种方式的区别见注解) random random = new random(); integer res = random.nextint(n); |
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integer res = ( int )(math.random() * n); |
3、jdk源码
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// random.nextint(n) public int nextint( int n) { if (n <= 0 ) throw new illegalargumentexception( "n must be positive" ); if ((n & -n) == n) // i.e., n is a power of 2 return ( int )((n * ( long )next( 31 )) >> 31 ); int bits, val; do { bits = next( 31 ); val = bits % n; } while (bits - val + (n- 1 ) < 0 ); return val; } |
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// math.random() public static double random() { random rnd = randomnumbergenerator; // 第一次调用，生成一个随机数生成器 if (rnd == null ) rnd = initrng(); return rnd.nextdouble(); } // 生成的方法为同步的，线程安全 private static synchronized random initrng() { random rnd = randomnumbergenerator; return (rnd == null ) ? (randomnumbergenerator = new random()) : rnd; } // 该方法为 random 类中的方法 public double nextdouble() { return ((( long )(next( 26 )) << 27 ) + next( 27 )) / ( double )(1l << 53 ); } |
4、小结
math.random() 方法生成[0, 1)范围内的double类型随机数；random类中的nextxxxx系列方法生成0－n的随机数； math.random() 线程安全，多线程环境能被调用； 如无特殊需求，则使用(int)(math.random()*n)的方式生成随机数即可。5、注：何谓伪随机数
伪随机既有规则的随机，random类中的随机算法就是伪随机。
具体表现为：相同种子数的random对象生成的随机数序列相同：
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@test public void createprojectno() { random r1 = new random( 100 ); random r2 = new random( 100 ); for ( int i = 0 ; i < 100 ; i ++) { system.out.println(r1.nextint( 10 )+ ", " +r2.nextint( 10 )); } } |
结果为：
如不想生成相同的随机数序列，则应只使用一个random类。而math类中的随机数生成器 randomnumbergenerator 对象为静态的，可考虑使用。
6、注：random类的两种构造方法区别
1、源码
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public random() { this (seeduniquifier() ^ system.nanotime()); } public random( long seed) { if (getclass() == random. class ) this .seed = new atomiclong(initialscramble(seed)); else { // subclass might have overriden setseed this .seed = new atomiclong(); setseed(seed); } } |
2、区别
从源码中可以看到，未定义种子的构造方法里，使用当前系统时间相关的一个数字作为种子数，该种子数只作为随机算法的起源数字，与生成的随机数区间无关系。
这篇文章是我对java中随机数的一些简单的理解，如有不对的地方或者其他的见解欢迎指导。
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接
原文链接：https://blog.csdn.net/u012099869/article/details/50394644
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