3、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均等；下面Random()的兩種構造方法1.Random()：建立一個新的隨機數生成器。2.Random(long seed)：使用單個 long 種子建立一個新的隨機數生成器。//獲取當前時間的毫秒數作為隨機數種子long t = System.currentTimeMillis();我們可以在構造Random物件的時候指定種子（這裡指定種子有何作用，請接著往下看），如：Random r1 = new Random(20);或者預設當前系統時間對應的相對時間有關的數字作為種子數:Random r1 = new Random();
需要說明的是：你在建立一個Random物件的時候可以給定任意一個合法的種子數，種子數只是隨機演算法的起源數字，和生成的隨機數的區間沒有任何關係。如下面的Java程式碼：Random rand =new Random(25);int i;i=rand.nextInt(100);初始化時25並沒有起直接作用（注意：不是沒有起作用）,rand.nextInt(100);中的100是隨機數的上限,產生的隨機數為0-100的整數,不包括100。下面是Java.util.Random()方法摘要1.protected int next(int bits)：生成下一個偽隨機數。2.boolean nextBoolean()：返回下一個偽隨機數，它是取自此隨機數生成器序列的均勻分佈的boolean值。3.void nextBytes(byte[] bytes)：生成隨機位元組並將其置於使用者提供的 byte 陣列中。4.double nextDouble()：返回下一個偽隨機數，它是取自此隨機數生成器序列的、在0.0和1.0之間均勻分佈的 double值。5.float nextFloat()：返回下一個偽隨機數，它是取自此隨機數生成器序列的、在0.0和1.0之間均勻分佈float值。6.double nextGaussian()：返回下一個偽隨機數，它是取自此隨機數生成器序列的、呈高斯（“正態”）分佈的double值，其平均值是0.0標準差是1.0。7.int nextInt()：返回下一個偽隨機數，它是此隨機數生成器的序列中均勻分佈的 int 值。8.int nextInt(int n)：返回一個偽隨機數，它是取自此隨機數生成器序列的、在（包括和指定值（不包括）之間均勻分佈的int值。9.long nextLong()：返回下一個偽隨機數，它是取自此隨機數生成器序列的均勻分佈的 long 值。10.void setSeed(long seed)：使用單個 long 種子設定此隨機數生成器的種子。方法摘要也就這些，下面給幾個例子：1.生成[0,1.0)區間的小數：double d1 = r.nextDouble();2.生成[0,5.0)區間的小數：double d2 = r.nextDouble() * 5;3.生成[1,2.5)區間的小數：double d3 = r.nextDouble() * 1.5 + 1;4.生成-231到231-1之間的整數：int n = r.nextInt();5.生成[0,10)區間的整數：int n2 = r.nextInt(10);//方法一n2 = Math.abs(r.nextInt() % 10);//方法二前面曾講到過構造Random物件的時候指定種子的問題，到底指定種子有什麼作用呢，這裡直接用程式碼例子來做說明：在定義的時候分別指定了相同的種子之後，在分別用r1和r2去[0,30)的隨機數，結果編譯執行後悔發現結果都是呈現AABB型的，說明r1和r2取的隨機數是一模一樣的（下圖為實驗截圖）。如果我改動程式碼，改成下面這樣：再編譯輸出後，就再也不會得到AABB型的結果，根據程式碼的區別，就可以知道指定種子數，和不指定種子數的區別在於哪裡了。最後再來簡單對比一下這兩個隨機函式到底的特點：1.java.Math.Random()實際是在內部呼叫java.util.Random()的,它有一個致命的弱點，它和系統時間有關，也就是說相隔時間很短的兩個random比如:double a = Math.random()；double b = Math.random();即有可能會得到兩個一模一樣的double。2.java.util.Random()在呼叫的時候可以實現和java.Math.Random()一樣的功能，而且他具有很多的呼叫方法，相對來說比較靈活。所以從總體來看，使用java.util.Random()會相對來說比較靈活一些。
