主要的区别，一个为方法，一个为类工具/材料eclipse或记事本操作方法01random方法是java.lang.Math的方法，作用是返回带正号的 double 值，该值大于等于 0.0 且小于 1.0。而Random类是一个类(java.util.Random)，里面含有很多方法02在Random类中有几个常用到的方法。1.nextDouble() 返回下一个伪随机数，它是取自此随
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2023-06-28 09:12:55
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Random()，导入java.util.Random()包。构造函数分两种，无参时：Random()创建一个新的随机数生成器。有参时：Random(long seed)单个 long 种子创建一个新的随机数生成器。(关于这个seed的问题，大家只要知道它是一个种子生成源，没有极特别的需求一般我们是用不到的，也不会有影响）方法摘要protected intnext(
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2024-01-24 10:48:04
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Random类首先java的Random采用48位的种子用linear congruential formula方法实现了一个生成随机数的类。构造函数Random类有两个构造函数。 一个是无参的，一个是以long为参数的。 这个long就是生成随机数的种子，当然这里需要区别一下，种子和生成随机数的范围为无关。种子的意义简单的说java生成的随机数实际上是伪随机数，也就是一个很大周期的循环，如果
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2023-09-01 09:52:25
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Random类1.导包 java.util.Random 2.创建对象 3.调用nextInt(n) 返回一个0~n的随机数（包头不包尾）// 用于产生随机数
Random random = new Random();
// 产生一个包括0不包括10的随机数
int b = random.nextInt(10);
System.out
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2023-08-20 09:37:20
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Random类中实现的随机算法是伪随机，也就是有规则的随机。在进行随机时，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。
相同种子数的Random对象，相同次数生成的随机数字是完全相同的。也就是说，两个种子数相同的Random对象，第一次生成的随机数字完全相同，第二次生成的随机数字也完全相同。这点在生成多个随机数字时需要特别注意。
下面介绍一
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2024-06-27 07:39:26
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今天看帖子时候看到了蓄水池算法，想起来之前看到过这样的题目，记录一下用到的Random类吧，面试写算法应该会碰到这样的题目。首先Random是随机生成数用法，介绍一下：1、Random.nextInt()：这个用法就是生成一个Int范围里的一个随机数，用法举个例子： Randonm random = new Random; System.out.println(random.nextInt());
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2023-05-23 11:38:51
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Random()创建一个新的随机数生成器。代码如下复制代码Random(long seed)使用单个 long 种子创建一个新的随机数生成器。我们可以在构造Random对象的时候指定种子，如：代码如下复制代码Random r1 = new Random(20);或者默认当前系统时间对http://www.111cn.net/jsp/Java/45403.htm 应的相对时间有关的数字作为
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2023-10-03 12:42:24
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Random类的基值seed是什么意思？ 比如： Random ran1=new Random(); Random ran2=new Random(12345); 这两个有什么区别啊？运行结果没区别啊！ 生成随机数
Random random = new Random();
Random random = new Random(100);//指定种子
java 常用类 - Random在 Java中要生成一个指定范围之内的随机数字有两种方法：一种是调用 Math 类的 random() 方法，一种是使用 Random 类。概述Random 类提供了丰富的随机数生成方法，可以产生 boolean、int、long、float、byte 数组以及 double 类型的随机数，这是它与 random()(Math) 方法最大的不同之处。random(
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2023-05-31 20:43:40
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Java中存在两种Random函数：一.java.lang.Math.RandomRandom()函数能够返回带正号的double值，该值大于等于0.0且小于1.0，即取值范围是[0.0,1.0)的左闭右开区间，返回值是一个伪随机选择的数，在该范围内（近似）均匀分布。阅读Math类的源代码可以发现，Math类中的random方法就是直接调用Random类中的nextDouble方法实现的。publ
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2023-06-19 22:05:05
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Random() 创建一个新的随机数生成器。 代码如下复制代码Random(long seed)使用单个 long 种子创建一个新的随机数生成器。我们可以在构造Random对象的时候指定种子，如： 代码如下复制代码Random r1 = new Random(20);或者默认当前系统时间对http://www.111cn.net/jsp/Java/45403.ht
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2023-10-18 13:37:20
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Random类 (java.util) Random类中实现的随机算法是伪随机，也就是有规则的随机。在进行随机时，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。 相同种子数的Random对象，相同次数生成的随机数字是完全相同的。也就是说，两个种子数相同的Random对象，第一次生成的随机数字完全相同，第二次生成的随机数字也完全相同。这点在生成多
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2023-09-19 08:17:35
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一、java.lang.Math.random();Math.random()函数能够返回double值，该值大于等于0.0且小于1.0，即取值范围是[0.0,1.0)的左闭右开区间，返回值是一个伪随机选择的数，在该范围内（近似）均匀分布。java.Math.Random()实际是在内部调用java.util.Random()的,它有一个致命的弱点，它和系统时间有关，也就是说相隔时间很短的两个ra
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2023-10-05 08:27:45
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一、random类用于生成随机数字 二、使用的三个步骤 1.导包【import java.util.Random;】 2.创建【Random r=new Random（）；//小括号中留空即可】 3.使用：获取一个随机的int数字（范围是int所有范围，有正负两种）：int num=r
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2023-08-05 08:48:00
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Java中存在着两种Random函数：一、java.lang.Math.Random;二、java.util.Random第一种： 调用这个Math.Random()函数能够返回带正号的double值，该值大于等于0.0且小于1.0，即取值范围是[0.0,1.0)的左闭右开区间，返回值是一个伪随机选择的数，在该范围内（近似）均匀分布。package com.zoo.lion.util;
pu
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2023-09-01 21:14:15
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Random类用于生成伪随机数流。使用 48 位的种子，使用线性同余公式对其进行修改。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
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2023-09-26 16:51:55
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文章目录前言一、随机生成一个数1.random.random()随机生成一个0到1之间的浮点数2.random.uniform()随机生成指定范围内的浮点数3.random.randint()随机生成指定范围内的整数4.random.randrange随机选取一定序列的数二、list中随机取值1.random.choice()随机取一个值,返回一个值2.random.sample()随机取一组值
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2023-06-26 11:10:28
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Java中存在着两种Random函数：一、java.lang.Math.Random;二、java.util.Random第一种：调用这个Math.Random()函数能够返回带正号的double值，该值大于等于0.0且小于1.0，即取值范围是[0.0,1.0)的左闭右开区间，返回值是一个伪随机选择的数，在该范围内（近似）均匀分布。例子如下：package com.zoo.l...
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2021-08-25 09:36:59
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Random类 (java.util)Random类中实现的随机算法是伪随机，也就是有规则的随机。在进行随机时，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。相同种子数的Random对象，相同次数生成的随机数字是完全相同的。也就是说，两个种子数相同的Random对象，第一次生成的随机数字完全相同，第二次生成的随机数字也完全相同。这点在生
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2023-08-11 22:43:33
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Random类 (java.util) Random类中实现的随机算法是伪随机，也就是有规则的随机。在进行随机时，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。 相同种子数的Random对象，相同次数生成的随机数字是完全相同的。也就是说，两个种子数相同的Random对象，第一次生成的随机数字完全
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2023-07-19 15:38:16
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