我們從書本上學(xué)到什么？

最明顯的，也是直觀的方式，在Java中生成隨機(jī)數(shù)只要簡單的調(diào)用：

在所有其他語言中，生成隨機(jī)數(shù)就像是使用Math工具類，如abs, pow, floor, sqrt和其他數(shù)學(xué)函數(shù)。大多數(shù)人通過書籍、教程和課程來了解這個(gè)類。一個(gè)簡單的例子：從0.0到1.0之間可以生成一個(gè)雙精度浮點(diǎn)數(shù)。那么通過上面的信息，開發(fā)人員要產(chǎn)生0.0和10.0之間的雙精度浮點(diǎn)數(shù)會(huì)這樣來寫：

而產(chǎn)生0和10之間的整數(shù)，則會(huì)寫成：

進(jìn)  階

通過閱讀Math.random()的源碼，或者干脆利用IDE的自動(dòng)完成功能，開發(fā)人員可以很容易發(fā)現(xiàn)，java.lang.Math.random()使用一個(gè)內(nèi)部的隨機(jī)生成對象 - 一個(gè)很強(qiáng)大的對象可以靈活的隨機(jī)產(chǎn)生：布爾值、所有數(shù)字類型，甚至是高斯分布。例如：

它有一個(gè)缺點(diǎn)，就是它是一個(gè)對象。它的方法必須是通過一個(gè)實(shí)例來調(diào)用，這意味著必須先調(diào)用它的構(gòu)造函數(shù)。如果在內(nèi)存充足的情況下，像上面的表達(dá)式是可以接受的；但內(nèi)存不足時(shí)，就會(huì)帶來問題。

一個(gè)簡單的解決方案，可以避免每次需要生成一個(gè)隨機(jī)數(shù)時(shí)創(chuàng)建一個(gè)新實(shí)例，那就是使用一個(gè)靜態(tài)類。猜你可能想到了java.lang.Math，很好，我們就是改良java.lang.Math的初始化。雖然這個(gè)工程量低，但你也要做一些簡單的單元測試來確保其不會(huì)出錯(cuò)。

假設(shè)程序需要生成一個(gè)隨機(jī)數(shù)來存儲(chǔ)，問題就又來了。比如有時(shí)需要操作或保護(hù)種子(seed)，一個(gè)內(nèi)部數(shù)用來存儲(chǔ)狀態(tài)和計(jì)算下一個(gè)隨機(jī)數(shù)。在這些特殊情況下，共用隨機(jī)生成對象是不合適的。

并  發(fā)

在Java EE多線程應(yīng)用程序的環(huán)境中，隨機(jī)生成實(shí)例對象仍然可以被存儲(chǔ)在類或其他實(shí)現(xiàn)類，作為一個(gè)靜態(tài)屬性。幸運(yùn)的是，java.util.Random是線程安全的，所以不存在多個(gè)線程調(diào)用會(huì)破壞種子(seed)的風(fēng)險(xiǎn)。

另一個(gè)值得考慮的是多線程java.lang.ThreadLocal的實(shí)例。偷懶的做法是通過Java本身API實(shí)現(xiàn)單一實(shí)例，當(dāng)然你也可以確保每一個(gè)線程都有自己的一個(gè)實(shí)例對象。

雖然Java沒有提供一個(gè)很好的方法來管理java.util.Random的單一實(shí)例。但是，期待已久的Java 7提供了一種新的方式來產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)：

這個(gè)新的API綜合了其他兩種方法的優(yōu)點(diǎn)：單一實(shí)例/靜態(tài)訪問，就像Math.random()一樣靈活。ThreadLocalRandom也比其他任何處理高并發(fā)的方法要更快。
經(jīng)驗(yàn)

Chris Marasti-Georg 指出:

使分布不平衡，例如：0.0 - 0.499999將四舍五入為0，而0.5至1.499999將四舍五入為1。那么如何使用舊式語法來實(shí)現(xiàn)正確的均衡分布，如下：

幸運(yùn)的是，如果我們使用java.util.Random或java.util.concurrent.ThreadLocalRandom就不用擔(dān)心上述問題了。

Java實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目里面介紹了一些不正確使用java.util.Random API的危害。這個(gè)教訓(xùn)告訴我們不要使用：

而使用：

y以上就是關(guān)于Java中的n種隨機(jī)數(shù)的相關(guān)介紹，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助。