“随机数”的本质代表了人类的不可预知性，这一特性在编程领域可以说是必不可少的。需要随机数发挥关键性作用的例子几乎随处可见：游戏中的数值浮动、抽奖系统中的号码生成、安全领域的秘钥生成、服务器集群中的负载均衡……这些或大或小、或简单或复杂的功能，都需要基于随机数实现。

所以，本文的目的就是要用最简单易懂的方式来介绍如何在Java中使用随机数。

不过，在开始之前，首先需要明确的一点是：本文中介绍的Java自带API生成的随机数都是“伪随机数”——生成它们的生成算法是一种叫做“线性同余”的算法，它接收一个数字作为种子，根据该种子输出一个看似随机的数字。这种算法的输出虽然看似“随机”，不过它的结果其实是有周期的（只是周期很长），而数论的知识又告诉我们：有周期的东西一定可以预言。这就宣判了Java API生成的随机数并不是真正“随机”的随机数，其生成结果其实取决于种子的数值，换句话说，使用相同种子生成的“随机数”一定相同，无论试多少次。

听到这里，可能会有不少初学者对其表示失望。不过别急着走，实际上我们只需每次都找一个不同的种子，那么也能够令其生成的结果看起来无限接近于“随机”。

那么如何才能找一个“每次都不一样”的种子呢？需要注意的是，种子可以是有规律的——这也是随机数生成函数存在的意义（否则还要它干嘛）。这样的“种子”在现实生活中或者程序中几乎随处可见：例如从1997年1月1日0时0分0秒到你现在看这篇文章的时间的每一个毫秒数——就都能满足要求（它们都不同，数量也足够，而且还能继续扩展）。

正因如此，“伪随机数”在绝大多数开发环境下都完全能够发挥出类似于“真随机数”的效果（那么到底能不能用计算机生成“真随机数”呢？其实也是可以的，不过这不是本文要讨论的内容）。

道理现在大家都懂了，接下来我们就用一些喜闻乐见的例子来展示如何在Java中使用随机数。

在Java中，获取随机数的方法非常简单。Java本身提供了两个“开箱即用”的工具：一个是专门用于生成随机数的工具类：java.util.Random；另一个则是Math类提供的用于生成随机数的方法：Math.random()。

我们先从第一个，也是最容易理解的说起：Random类。

需要使用Random类，首先需要将其实例化。该类提供了两种实例化方法：Random()和Random(long seed)

示例如下：

第一种构造器是最贴心的——它会自动找一个“尽可能与同一个程序中其它使用该构造方法生成的Random对象所使用的种子不同的种子”来构造一个新对象。嗯……听起来可能比较拗口，简单地说就是它会尽可能保证该对象提供的随机数是完全“随机”的。

第二种构造器则允许开发者使用指定的种子来生成随机数，其类型是long（它存在的意义是：如果某一天您发明了一种史无前例完美的种子生成算法，能确保生成“真随机数”，那么这种构造器就能派上用场）。

使用Random对象来生成一个随机整形：

第一个方法是生成一个随机整形，那么它能够提供2^23种可能性。

第二种则是指定生成“0-给定范围”的随机数。例如上图的示例中，其返回值将是0-99中的某一个数值。

很多情况下，上面提到的两个方法足以应对绝大多数随机数生成需求。不过，Random还提供了更多的随机数生成形式：

上图的示例中，从上至下依次用于：

1.生成一个随机整形（前文已经提到了）

2.生成一个随机双精度浮点型

3.生成一个随机布尔型

4.生成一个随机浮点型

5.生成一个随机长整形

6.使用随机生成的byte结果填满给定的byte数组

可以看出，都十分简单。

编程是一门实践的艺术。现在，我们就尝试使用上述技术做一个很简单并且有趣的游戏：在我们的Java世界中有一个“战士”角色，它（暂定为“它”）每次攻击都会打出一个随机的伤害数值（这就像你玩过的大多数游戏那样）。当然，我们的“战士”是训练有素的，因此其伤害值一定是在100以上，不会比这个值还低。但是这个“战士”的力量也不是无限大，所以它造成的伤害数值最大只能达到200。也就是说，每一次攻击，这位战士根据发挥情况的不同会造成100-200之间的一个随机伤害。

那么，该如何使用上面提到的随机数技术来模拟一下该“战士”攻击5次的效果呢？

首先，我们将“战士类”创造出来：

可以看出，上图设计的“战士”可以执行“攻击”方法。不过现在这个方法只能返回0——这可不符合前文提到的要求。因此，我们需要赋予它一定范围内的“力量”：

因为最低伤害值也要到100，因此我们就用100来做返回值的“基底”，在此基础上，浮动范围也是100，因此我们加上一个0-101（不包括）之间的随机数作为最终结果。

注意，这里只需使用一个Random实例即可，因为每次使用该实例执行nextInt()方法时均会获得一个新的随机数，这也是不给定种子时的效果。

OK，设计工作完成。是时候让这个“战士”来展示一下自己的实力了：

上面的代码中，我们创建了一个“战士”实例并循环执行5次攻击动作，效果是否像我们设计的那样呢？

嗯，完美。虽然这一次这个“战士”可能没吃饱，攻击力偏低了。我们再试一次：

可以看出，这次它的发挥要比上一次好很多。只要运气好，次次都能打出200的逆天伤害也是有可能的（当然，概率学告诉我们这种情况非常少见）。

那么，如果我们给定一个“种子”，会怎么样呢？例如这一次我们使用“1L”作为种子创建Random。你会发现：此时，这个战士无论进行多少次测试，每5次的伤害数值均完全一致，包括顺序（这里就不再用图片演示了，可以自行体验）。这也就验证了前文提到的“随机数生成算法依赖于种子”的说法。

那么Random说完了，接下来再介绍一下Math工具类提供的random方法：

可以看出，这一方法也很简单，它是一个静态方法，因此直接使用Math类进行调用即可。每次调用它均会随机地返回一个范围为0-1（不包括）的double型数值（它无法指定种子，因此使用起来更加简单）。

我相信，有些初学者在第一次看到它会觉得很奇怪：为何这个方法要返回一个如此怪异的结果？

实际上，你能通过这个值获得任意范围的随机数。不信？我们接下来继续上面的例子：

现在，我们的“战士”经过一段时间的刻苦努力，终于从1级的新手成长为99级的老手，伤害的可能值也成长为现在的100-999（下限没变，上限提高了一大截）。

那么，我们该如何用Math提供的random方法来实现这一效果呢？

首先，我们依旧是采用100作为返回值的“基底”，那么浮动数值的取值范围就是0-899（包括）之间。可是前文中已经提到了，Math提供的random方法只能返回一个随机的、0-1之间的double数值。这该怎么办？

先举个简单的例子，假如我要生成5-7（不包括）之间的随机数（也就是只有5，6两种取值），那么可以这样获取：

返回值=5+（int）（（7-5）*Math.random()）

例如，某一次random返回了0.2，那么7-5=2，2*0.2=0.4，转换为int类型后变为0，最终返回值5+0=5。嗯，这个值确实是5-7之间的一个随机数。

再例如，某一次random反悔了0.8，那么7-5=2，2*0.8=1.6，转换为int后还是1，此时返回值5+1=6，依旧满足条件。

综上，我们可以看出，使用0-1之间的小数产生M到N之间的随机数，可以根据以下公式获得：

结果=M+(int)((M-N)*Math.random())

这样一来，我们的战士也就可以整装待发了（之所以乘以900不是乘以899，是因为产生的随机数无限接近但不包括最大值，因此我们要加上1）：

如上。现在，我们再让它来展示一下自己的实力：

效果如何呢？如下所示：

当然，和之前一样，只要运气足够好，终有一天它能打出一刀999的伤害。

在此基础上，还能添加暴击效果，使其有一定几率将伤害数值乘以2，或者添加miss效果，使其有一定几率伤害为0……由此可见，按照这个原理继续扩展的话，终有一天你也能写出一套“只需体验3分钟”就能让用户爱上的款游戏作品了！

当然，那个目标可能并不容易实现。但是至少现在你应该已经掌握了在Java中方使用随机数的方法了，这也是本文的意义所在！

感谢阅读。