实战18：随机数生成怎么选

随机数生成，java中有一个专门的Random类来实现，除此之外，使用Math.random的也比较多，接下来我们简单学习下，随机数的使用姿势

1.随机数生成

1.1. Math.random

jdk提供的基础工具类Math中封装一些常用的基础方法，比如我们今天的主题，生成随机数，使用姿势如下

double val = Math.random();

使用起来比较简单，生成的是[0,1)之间的浮点数，但是不要以为它就真的只能生成0-1之间的随机数，举例如下

如果想利用它，生成一个 [120, 500] 这个区间的随机数，怎么整？

int ans = Double.valueOf(Math.ceil(Math.random() * 381 + 120)).intValue();

为啥上面的可行？

将上面的代码翻译一下，取值区间如

Math.random() * 381 + 120 取值范围如下

• [0, 1) * 381 + 120
• [0, 381) + 120
• [120, 501)

借助Math.ceil只取浮点数中的整数部分，这样我们的取值范围就是 [120, 500]了，和我们的预期一致

最后简单来看下，Math.random()是怎么实现随机数的

private static final class RandomNumberGeneratorHolder {
    static final Random randomNumberGenerator = new Random();
}

public static double random() {
    return RandomNumberGeneratorHolder.randomNumberGenerator.nextDouble();
}

请注意上面的实现，原来底层依然使用的是Random类来生成随机数，而且上面这种写法属于非常经典的单例模式写法（不同于我们常见的双重判定方式，这种属于内部类的玩法，后面再说为啥可以这么用）

1.2. Random

除了使用上面的Math.random来获取随机数之外，直接使用Random类也是很常见的case；接下来先简单看一下Random的使用姿势

创建Random对象

// 以当前时间戳作为随机种子
Random random = new Random();
// 以固定的数字作为随机种子，好处是每次执行时生成的随机数是一致的，便于场景复现
Random random2 = new Random(10);

生成随机数

// [0, max) 之间的随机整数
random.nextInt(max);

// 随机返回ture/false
random.nextBoolean()

// 随机长整数
random.nextLong()

// 随机浮点数
random.nextFloat()
random.nextDouble()

伪随机高斯分布双精度数

random.nextGaussian()

随机类的nextGaussian()方法返回下一个伪随机数，即与随机数生成器序列的平均值为0.0，标准差为1.0的高斯(正态)分布双精度值

这种使用场景可能用在更专业的场景，至少我接触过的业务开发中，没有用过这个😂

1.3. Math.random 与 Random如何选

上面两个都可以用来生成随机数，那么在实际使用的时候，怎么选择呢？

从前面的描述也可以知道，它们两没啥本质区别，底层都是用的Random类，在实际的运用过程中，如果我们希望可以场景复现，比如测试中奖概率的场景下，选择Random类，指定随机种子可能更友好；如果只是简单的随机数生成使用，那么选择Math.random即可，至少使用起来一行代码即可