Java伪随机数生成代码 生成伪随机数的程序

怎样用java产生一个指定范围的随机数？

java.util

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类 Random

java.lang.Object

java.util.Random

所有已实现的接口：

Serializable

直接已知子类：

SecureRandom

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public class Randomextends Objectimplements Serializable此类的实例用于生成伪随机数流。此类使用 48 位的种子，使用线性同余公式对其进行修改（请参阅 Donald Knuth 的《The Art of Computer Programming, Volume 2》，第 3.2.1 节）。

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。为了保证属性的实现，为类 Random 指定了特定的算法。为了 Java 代码的完全可移植性，Java 实现必须让类 Random 使用此处所示的所有算法。但是允许 Random 类的子类使用其他算法，只要其符合所有方法的常规协定即可。

Random 类所实现的算法使用一个 protected 实用工具方法，每次调用它都可提供最多 32 个伪随机生成的位。

很多应用程序会发现 Math 类中的 random 方法更易于使用。

从以下版本开始：

JDK1.0

另请参见：

Math.random(), 序列化表格

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构造方法摘要

Random()

创建一个新的随机数生成器。

Random(long seed)

使用单个 long 种子创建一个新随机数生成器： public Random(long seed) { setSeed(seed); } next 方法使用它来保存随机数生成器的状态。

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，它是从此随机数生成器的序列中取出的、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字节数组中。

double nextDouble()

返回下一个伪随机数，它是从此随机数生成器的序列中取出的、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，它是从此随机数生成器的序列中取出的、在 0.0 和 1.0 之间均匀分布的 float 值。

double nextGaussian()

返回下一个伪随机数，它是从此随机数生成器的序列中取出的、呈高斯（“正常地”）分布的 double 值，其平均值是 0.0，标准偏差是 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，它是从此随机数生成器的序列中取出的、在 0（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，它是从此随机数生成器的序列中取出的、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。

楼下的,直接说不理解有什么用

如何在java中产生随机数？

在j2se里我们可以使用Math.random()方法来产生一个随机数，这个产生的随机数是0-1之间的一个double，我们可以把他乘以一定的数，比如说乘以100，他就是个100以内的随机，这个在j2me中没有。

在java.util这个包里面提供了一个Random的类，我们可以新建一个Random的对象来产生随机数，他可以产生随机整数、随机float、随机double，随机long，这个也是我们在j2me的程序里经常用的一个取随机数的方法。

在我们的System类中有一个currentTimeMillis()方法，这个方法返回一个从1970年1月1号0点0分0秒到目前的一个毫秒数，返回类型是long，我们可以拿他作为一个随机数，我们可以拿他对一些数取模，就可以把他限制在一个范围之内。

具体编程方法摘要：

Random()

创建一个新的随机数生成器。

Random(long seed)

使用单个 long 种子创建一个新随机数生成器： public Random(long seed) { setSeed(seed); } next

方法使用它来保存随机数生成器的状态。

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，它是从此随机数生成器的序列中取出的、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字节数组中。

double nextDouble()

返回下一个伪随机数，它是从此随机数生成器的序列中取出的、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，它是从此随机数生成器的序列中取出的、在 0.0 和 1.0 之间均匀分布的 float 值。

double nextGaussian()

返回下一个伪随机数，它是从此随机数生成器的序列中取出的、呈高斯(“正常地”)分布的 double 值，其平均值是 0.0，标准偏差是 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，它是从此随机数生成器的序列中取出的、在 0(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，它是从此随机数生成器的序列中取出的、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。

Java编程中 怎么让系统在0～99（包括0和99）中随机给出一个数字？

这个是产生100以内的数字

int x=(int)(Math.random()*100);

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，它是从此随机数生成器的序列中取出的、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字节数组中。    

double    nextDouble() 

返回下一个伪随机数，它是从此随机数生成器的序列中取出的、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，它是从此随机数生成器的序列中取出的、在 0.0 和 1.0 之间均匀分布的 float 值。    

double    nextGaussian() 

返回下一个伪随机数，它是从此随机数生成器的序列中取出的、呈高斯（“正常地”）分布的 double 值，其平均值是 0.0，标准偏差是 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，它是从此随机数生成器的序列中取出的、在 0（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，它是从此随机数生成器的序列中取出的、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。

希望能帮到你，求采纳

Java怎么产生随机数？

一、利用random方法来生成随机数。

在Java语言中生成随机数相对来说比较简单，因为有一个现成的方法可以使用。在Math类中，Java语言提供了一个叫做random的方法。通过这个方法可以让系统产生随机数。

二、通过Random类来生成随机数。

在Java语言中，除了可以通过random 方法来产生随机数之外，还可以通过一个random类来产生随机数。程序开发人员可以通过实例化一个Random对象来创建一个随机数的生成器。如 Random i=new Random()。通过这条语句就利用了Random类创建了一个随机数的生成器。数

三、产生随机的字符。

可以利用random方法来产生随机字符。如可以利用代码生成一个随机的小写字符：(char)(‘a’+Math.random()*(‘z’-‘a’+1))。其实这跟生成任意两个数之间的随机数类似。通过以上的代码就可以生成一个范围之内的任意随机字符。通过对这个代码进行适当的修整，还可以生成任意两个字符之间的随机字符与任意大写字符的随机字符。其转换的方式跟上面提到的任意范围之内的随机数类似。

下面来了解下随机数的运用：

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。

真正的随机数是使用物理现象产生的：比如掷钱币、骰子、转轮、使用电子元件的噪音、核裂变等等。这样的随机数发生器叫做物理性随机数发生器，它们的缺点是技术要求比较高。

在实际应用中往往使用伪随机数就足够了。这些数列是“似乎”随机的数，实际上它们是通过一个固定的、可以重复的计算方法产生的。计算机或计算器产生的随机数有很长的周期性。它们不真正地随机，因为它们实际上是可以计算出来的，但是它们具有类似于随机数的统计特征。这样的发生器叫做伪随机数发生器。

在真正关键性的应用中，比如在密码学中，人们一般使用真正的随机数。

C语言、C++、C#、Java、Matlab等程序语言和软件中都有对应的随机数生成函数，如rand等。