线性同余法⽣成随机数Matlab_⽣成安全的随机数
0x01：⽣产随机数的⽅式
Math.random()0到1之间随机数
java.util.Random伪随机数(线性同余法⽣成)
java.security.SecureRandom真随机数
java生成随机数的方法
urrent.ThreadLocalRandom每⼀个线程有⼀个独⽴的随机数⽣成器
0x02：Math.random()
Math.random()产⽣的随机数是在0 到1之间的⼀个double类型的随机数，即 0 <= random <= 1
例⼦
public static void main(String[] args) { for(int i=0; i<10; i++){ System.out.println(Math.random()); } }
结果
0.55618691753422430.86408888351504140.2928147316268310.98735487802474750.323925041909681970.0232301114478186130.7911879389548看下图
从源码分析发现，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()。
0x03：java.util.Random伪随机数
java.util.Random采⽤线性同余法伪随机数⽣成器(linear congruential pseudorandom number generator [简称LGC])，所以该随机数具有可预测性的缺点。在注重信息安全的应⽤中，不要使⽤ LCG 算法⽣成随机数，请使⽤ java.security.SecureRandom。
例⼦
public static void main(String[] args) { Random random = new Random(); for(int i=0; i<10; i++){ System.out.Int()); } }
结果
-932663432-1051420847-1702465501965458676-201833620613997342061142954832-1274289135918821980-537649235
java.util.Random类默认使⽤当前系统时钟作为种⼦
Random类提供的⽅法：
Boolean() - 返回均匀分布的 true 或者 false
nextBytes(byte[] bytes)
nextDouble() - 返回 0.0 到 1.0 之间的均匀分布的 double，Math.random() 调⽤的就是该⽅法
nextFloat() - 返回 0.0 到 1.0 之间的均匀分布的 float
nextGaussian() - 返回 0.0 到 1.0 之间的⾼斯分布(即正态分布)的 double
nextInt() - 返回均匀分布的 int
nextInt(int n) - 返回 0 到 n 之间的均匀分布的 int (包括 0，不包括 n)
nextLong() - 返回均匀分布的 long
setSeed(long seed) - 设置种⼦
另外只要种⼦⼀样，产⽣的随机数也⼀样； 因为种⼦确定，随机数算法也就确定了，所以输出是确定的。
例⼦
public static void main(String[] args) { Random random1 = new Random(1000); Random random2 = new Random(1000); for(int i=0; i<10; i++){ System.ou

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