众所周知，随机数是任何一种编程语言最基本的特征之一而生成随机数的基本方式也是相同的：产生一个0到1之间的随机数看似简单，但有时我们也会忽略了一些有趣的功能，今天小编就来说说关于java生成有条件的随机数?下面更多详细答案一起来看看吧!
java生成有条件的随机数
众所周知，随机数是任何一种编程语言最基本的特征之一。而生成随机数的基本方式也是相同的：产生一个0到1之间的随机数。看似简单，但有时我们也会忽略了一些有趣的功能。
简单用法最明显的，也是直观的方式，在java中生成随机数只要简单的调用：
java.lang.Math.random()
在所有其他语言中，生成随机数就像是使用Math工具类，如abs, pow, floor, sqrt和其他数学函数。大多数人通过书籍、教程和课程来了解这个类。一个简单的例子：从0.0到1.0之间可以生成一个双精度浮点数。那么通过上面的信息，开发人员要产生0.0和10.0之间的双精度浮点数会这样来写：
Math.random() * 10
而产生0和10之间的整数，则会写成：
Math.round(Math.random() * 10)
进阶用法通过阅读Math.random()的源码，或者干脆利用IDE的自动完成功能，开发人员可以很容易发现，java.lang.Math.random()使用一个内部的随机生成对象 – 一个很强大的对象可以灵活的随机产生：布尔值、所有数字类型，甚至是高斯分布。例如：
new java.util.Random().nextInt(10)
它有一个缺点，就是它是一个对象。它的方法必须是通过一个实例来调用，这意味着必须先调用它的构造函数。如果在内存充足的情况下，像上面的表达式是可以接受的；但内存不足时，就会带来问题。
一个简单的解决方案，可以避免每次需要生成一个随机数时创建一个新实例，那就是使用一个静态类。猜你可能想到了java.lang.Math，很好，我们就是改良java.lang.Math的初始化。虽然这个工程量低，但你也要做一些简单的单元测试来确保其不会出错。
假设程序需要生成一个随机数来存储，问题就又来了。比如有时需要操作或保护种子(seed)，一个内部数用来存储状态和计算下一个随机数。在这些特殊情况下，共用随机生成对象是不合适的。
并发场景在Java EE多线程应用程序的环境中，随机生成实例对象仍然可以被存储在类或其他实现类，作为一个静态属性。幸运的是，java.util.Random是线程安全的，所以不存在多个线程调用会破坏种子(seed)的风险。
另一个值得考虑的是多线程java.lang.ThreadLocal的实例。偷懒的做法是通过Java本身API实现单一实例，当然你也可以确保每一个线程都有自己的一个实例对象。
虽然Java没有提供一个很好的方法来管理java.util.Random的单一实例。但是，期待已久的Java 7提供了一种新的方式来产生随机数：
java.util.concurrent.ThreadLocalRandom.current().nextInt(10)
这个新的API综合了其他两种方法的优点：单一实例/静态访问，就像Math.random()一样灵活。ThreadLocalRandom也比其他任何处理高并发的方法要更快。
经验分享Chris Marasti-Georg 指出:
Math.round(Math.random() * 10)
使分布不平衡，例如：0.0 – 0.499999将四舍五入为0，而0.5至1.499999将四舍五入为1。那么如何使用旧式语法来实现正确的均衡分布，如下：
Math.floor(Math.random() * 11)
幸运的是，如果我们使用java.util.Random或java.util.concurrent.ThreadLocalRandom就不用担心上述问题了。
Java实战项目里面介绍了一些不正确使用java.util.Random API的危害。这个教训告诉我们不要使用：
Math.abs(rnd.nextInt())%n
而使用：
rnd.nextInt(n)
好了，解写这么多了，希望有助于你实际应用。顺手分享出去吧^_^
