java中用來生成隨機數的函式：Random()
1、Random物件的生成
Random類包含兩個構造方法，下面依次進行介紹：
a、public Random()
該構造方法使用一個和當前系統時間對應的相對時間有關的數字作為種子數，然後使用這個種子數構造Random物件。
b、public Random(long seed)
該構造方法可以通過制定一個種子數進行建立。
示例程式碼：
Random r = new Random();
Random r1 = new Random(10);
再次強調：種子數只是隨機演算法的起源數字，和生成的隨機數字的區間無關。
2、Random類中的常用方法
Random類中的方法比較簡單，每個方法的功能也很容易理解。需要說明的是，Random類中各方法生成的隨機數字都是均勻分佈的，也就是說區間內部的數字生成的機率是均等的。下面對這些方法做一下基本的介紹：
a、public boolean nextBoolean()
該方法的作用是生成一個隨機的boolean值，生成true和false的值機率相等，也就是都是50%的機率。
b、public double nextDouble()
該方法的作用是生成一個隨機的double值，數值介於[0,1.0)之間，這裡中括號代表包含區間端點，小括號代表不包含區間端點，也就是0到1之間的隨機小數，包含0而不包含1.0。
c、public int nextInt()
該方法的作用是生成一個隨機的int值，該值介於int的區間，也就是-231到231-1之間。
如果需要生成指定區間的int值，則需要進行一定的數學變換，具體可以參看下面的使用示例中的程式碼。
d、public int nextInt(int n)
該方法的作用是生成一個隨機的int值，該值介於[0,n)的區間，也就是0到n之間的隨機int值，包含0而不包含n。
如果想生成指定區間的int值，也需要進行一定的數學變換，具體可以參看下面的使用示例中的程式碼。
e、public void setSeed(long seed)
該方法的作用是重新設定Random物件中的種子數。設定完種子數以後的Random物件和相同種子數使用new關鍵字創建出的Random物件相同。
3、Random類使用示例
使用Random類，一般是生成指定區間的隨機數字，下面就一一介紹如何生成對應區間的隨機數字。以下生成隨機數的程式碼均使用以下Random物件r進行生成：
Random r = new Random();
a、生成[0,1.0)區間的小數
double d1 = r.nextDouble();
直接使用nextDouble方法獲得。
b、生成[0,5.0)區間的小數
double d2 = r.nextDouble() * 5;
因為nextDouble方法生成的數字區間是[0,1.0)，將該區間擴大5倍即是要求的區間。
同理，生成[0,d)區間的隨機小數，d為任意正的小數，則只需要將nextDouble方法的返回值乘以d即可。
c、生成[1,2.5)區間的小數
double d3 = r.nextDouble() * 1.5 + 1;
生成[1,2.5)區間的隨機小數，則只需要首先生成[0,1.5)區間的隨機數字，然後將生成的隨機數區間加1即可。
同理，生成任意非從0開始的小數區間[d1,d2)範圍的隨機數字(其中d1不等於0)，則只需要首先生成[0,d2-d1)區間的隨機數字，然後將生成的隨機數字區間加上d1即可。
d、生成任意整數
int n1 = r.nextInt();
直接使用nextInt方法即可。
e、生成[0,10)區間的整數
int n2 = r.nextInt(10);
n2 = Math.abs(r.nextInt() % 10);
以上兩行程式碼均可生成[0,10)區間的整數。
第一種實現使用Random類中的nextInt(int n)方法直接實現。
第二種實現中，首先呼叫nextInt()方法生成一個任意的int數字，該數字和10取餘以後生成的數字區間為(-10,10)，因為按照數學上的規定餘數的絕對值小於除數，然後再對該區間求絕對值，則得到的區間就是[0,10)了。
同理，生成任意[0,n)區間的隨機整數，都可以使用如下程式碼：
int n2 = r.nextInt(n);
n2 = Math.abs(r.nextInt() % n);
f、生成[0,10]區間的整數
int n3 = r.nextInt(11);
n3 = Math.abs(r.nextInt() % 11);
相對於整數區間，[0,10]區間和[0,11)區間等價，所以即生成[0,11)區間的整數。
g、生成[-3,15)區間的整數
int n4 = r.nextInt(18) - 3;
n4 = Math.abs(r.nextInt() % 18) - 3;
生成非從0開始區間的隨機整數，可以參看上面非從0開始的小數區間實現原理的說明。
h、機率實現
按照一定的機率實現程式邏輯也是隨機處理可以解決的一個問題。下面以一個簡單的示例演示如何使用隨機數字實現機率的邏輯。
在前面的方法介紹中，nextInt(int n)方法中生成的數字是均勻的，也就是說該區間內部的每個數字生成的機率是相同的。那麼如果生成一個[0,100)區間的隨機整數，則每個數字生成的機率 應該是相同的，而且由於該區間中總計有100個整數，所以每個數字的機率都是1%。按照這個理論，可以實現程式中的機率問題。
示例：隨機生成一個整數，該整數以55%的機率生成1，以40%的機率生成2，以5%的機率生成3。實現的程式碼如下：
int n5 = r.nextInt(100);
int m; //結果數字
if(n5 < 55){ //55個數字的區間，55%的機率
m = 1;
}else if(n5 < 95){//[55,95)，40個數字的區間，40%的機率
m = 2;
}else{
m = 3;
}
因為每個數字的機率都是1%，則任意55個數字的區間的機率就是55%，為了程式碼方便書寫，這裡使用[0,55)區間的所有整數，後續的原理一樣。
當然，這裡的程式碼可以簡化，因為機率都是5%的倍數，所以只要以5%為基礎來控制機率即可，下面是簡化的程式碼實現：
int n6 = r.nextInt(20);
int m1;
if(n6 < 11){
m1 = 1;
}else if(n6 < 19){
m1= 2;
}else{
m1 = 3;
}
在程式內部，機率的邏輯就可以按照上面的說明進行實現。
4、其它問題
a、相同種子數Random物件問題
前面介紹過，相同種子數的Random物件，相同次數生成的隨機數字是完全相同的，下面是測試的程式碼：
Random r1 = new Random(10);
Random r2 = new Random(10);
for(int i = 0;i < 2;i++){
System.out.println(r1.nextInt());
System.out.println(r2.nextInt());
}
在該程式碼中，物件r1和r2使用的種子數都是10，則這兩個物件相同次數生成的隨機數是完全相同的。
如果想避免出現隨機數字相同的情況，則需要注意，無論專案中需要生成多少個隨機數字，都只使用一個Random物件即可。
b、關於Math類中的random方法
其實在Math類中也有一個random方法，該random方法的工作是生成一個[0,1.0)區間的隨機小數。
通過閱讀Math類的原始碼可以發現，Math類中的random方法就是直接呼叫Random類中的nextDouble方法實現的。
只是random方法的呼叫比較簡單，所以很多程式設計師都習慣使用Math類的random方法來生成隨機數字。