private static int getRandomNumberInRange(int min, int max) { Random r = new Random(); return...
1. 生成随机数 首先,我们需要使用Java中的Random类来生成随机数。Random类提供了生成随机数的方法,我们可以利用这些方法来获取5到10之间的随机数。 importjava.util.Random;publicclassRandomUtils{publicintgetRandomNumber(intmin,intmax){Randomrandom=newRandom();intrandomNumber=random.nextInt((max-min)+1)+min...
1* (int)(Math.random() * (end - start + 1) +start);2*@author Rsbry3*/4public class GetRandomNumber {56public staticvoidmain(String[] args){7Scanner input =newScanner(System.in);8System.out.println("请输入取数范围(回车确认)");9System.out.print("首:");10intstart =input.nextInt...
getRandomNumber方法接受两个参数:最小值min和最大值max,并返回一个范围在min和max之间的随机数。 在getRandomNumber方法中,我们首先创建了一个Random对象,它用于生成随机数。然后,我们使用nextInt方法来生成一个范围在0到max - min + 1之间的随机数,并将其加上最小值min,得到最终的随机数。 关系图 下面是一...
Random random = new Random(1024);// 生成 3 次随机数for (int j = ; j < 3; j++) {// 生成随机数int number = random.nextInt();// 打印生成的随机数 System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ":" + number);// 休眠 200 mstry { Thread.sleep(200); } catc...
sb.append(base.charAt(number)); }returnsb.toString(); }/*** 获取随机长度随机数字 * *@paramlength *@return*/publicstaticString getRandomNumString(intlength) {//length表示生成字符串的长度String base = "0123456789"; Random random=newRandom(); ...
通过分析 Math 的源码我们可以得知:当第一次调用 Math.random() 方法时,自动创建了一个伪随机数生成器,实际上用的是 new java.util.Random(),当下一次继续调用 Math.random() 方法时,就会使用这个新的伪随机数生成器。 源码如下: public static double random() { return RandomNumberGeneratorHolder.randomNumbe...
getName() + ": " + Math.random()); } } } 结果: Thread-1: 0.8043581595645333 Thread-0: 0.9338269554390357 Thread-1: 0.5571569413128877 Thread-0: 0.37484586843392464 2. java.util.Random 工具类 基本算法:linear congruential pseudorandom number generator (LGC) 线性同余法伪随机数生成器缺点:可预测 ...
1.Random Random 类诞生于 JDK 1.0,它产生的随机数是伪随机数,也就是有规则的随机数。Random 使用的随机算法为 linear congruential pseudorandom number generator (LGC) 线性同余法伪随机数。在随机数生成时,随机算法的起源数字称为种子数(seed),在种子数的基础上进行一定的变换,从而产生需要的随机数字。
1.Random Random 类诞生于 JDK 1.0,它产生的随机数是伪随机数,也就是有规则的随机数。Random 使用的随机算法为 linear congruential pseudorandom number generator (LGC) 线性同余法伪随机数。在随机数生成时,随机算法的起源数字称为种子数(seed),在种子数的基础上进行一定的变换,从而产生需要的随机数字。