java 生成随机数原理
    生成随机数是Java编程中常用的功能，遍布在各种应用领域。在Java中，生成随机数的理论基础是伪随机数生成器（Pseudo-Random Number Generator，PRNG）。伪随机数生成器是一种算法，根据一定规则生成一系列看似无规律的数列，用于模拟真实的随机数，但实际上是有规律的，并不能真正满足真正意义上的“随机”。
    Java中自带了一个随机数生成器类：java.util.Random。它的生成原理是以系统当前时间为种子，再用种子值通过一个算法计算出一系列看似无规律的数列。因此，每次创建Random对象时，都会使用不同的种子值，生成不同的随机数序列（除非在创建Random对象时手动设置了seed种子值）。在每次生成随机数时，Random对象使用了一个精心设计的算法来生成下一个随机数，这些算法必须满足一下原则：
    1. 易于计算 – 随机数生成器的算法必须是轻松计算的，否则就无法满足高效性的要求。
    2. 在随机数被假名为接收者前无法预测 – 程序无法预知随机数生成器生成的值，这是制造真正的随机性的必要条件。
java生成随机数的方法
    3. 均匀分布的数字 – 生成器的算法必须是均匀分布的，否则就会生成大量的某些数，而对其它值几乎没有覆盖。
    Java中的Random类提供了nextInt()，nextDouble()等方法，用于生成不同类型的随机数。通过这些方法产生的随机数是一系列介于0.0到1.0（大多数）之间的数字，这些数字可以被映射到要生成的范围内，例如范围在0和100之间的整数。下面是一个简单的示例代码：
    在上述代码中，RandomNumberGenerator 类中生成了5个介于0和100之间的整数。因为Random类使用当前时间作为种子，所以每次运行程序都会得到不同的结果。
    在Java中，有时候我们需要保证生成的随机数是相同的，例如在测试中我们需要重现某段代码的执行结果。为了实现这个目标，我们可以在Random类的构造函数中传入一个确定性的种子值，这个种子值保证在相同的环境下生成的随机数序列是相同的，示例如下：
    在上述代码中，使用了确定性的种子值123，结果将是相同的每一次运行，因为它确保了每次生成相同的随机数序列。
    总之，Java中生成随机数是通过伪随机数生成器实现的，通过一定规则生成看似无规律的数字序列，用于模拟真实的随机数。Java的Random类提供了方便的工具来实现这一目标，并且可以预测和控制随机数序列的生成，可以使得整个系统拥有预测性和可决定性。

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