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Java随机数生成终极指南:数组存储到Math.random()与Random类的深度对比

摘要:本文针对Java初学者,详细讲解如何生成随机数并存储到数组中,深度对比Math.random()Random类的核心区别,附完整代码示例和性能优化技巧。掌握这些知识,轻松应对实际开发需求!

目录

一、问题背景:为什么需要生成随机数组?

二、实现步骤:生成随机数组的两种方法

方法1:使用Math.random()

三、深度对比:Math.random()  vs  Random类

1. 功能对比表

2. 核心差异详解

1. 灵活性

2. 线程安全

3. 种子控制

四、性能优化与最佳实践

1. 高并发场景

2. 范围计算公式

3. 最佳实践场景

五、总结与思考

关键结论

拓展思考


一、问题背景:为什么需要生成随机数组?

在开发中,随机数广泛应用于游戏抽奖、测试数据生成、密码学等场景。例如:

  • 生成10个1~100的随机整数用于抽奖。

  • 创建随机字符串作为临时密码。

  • 填充测试数据验证算法性能。

核心需求:如何高效生成可控范围的随机数并存储到数组中?
痛点Math.random()Random类如何选择?线程安全如何处理?

二、实现步骤:生成随机数组的两种方法

方法1:使用Math.random()

public class RandomArrayDemo1 {
    public static void main(String[] args) {
        int[] numbers = new int[10]; // 创建长度为10的数组
        
        // 填充1~100的随机整数
        for (int i = 0; i < numbers.length; i++) {
            numbers[i] = (int)(Math.random() * 100 + 1);
        }
        
        System.out.println("随机数组: " + Arrays.toString(numbers));
    }
}

输出示例
[34, 89, 5, 72, 93, 16, 61, 45, 28, 77]


方法2:使用Random

import java.util.Random;

public class RandomArrayDemo2 {
    public static void main(String[] args) {
        Random random = new Random();
        int[] numbers = new int[10];
        
        for (int i = 0; i < numbers.length; i++) {
            numbers[i] = random.nextInt(100) + 1; // [1, 100]
        }
        
        System.out.println("随机数组: " + Arrays.toString(numbers));
    }
}

三、深度对比:Math.random()  vs  Random类

1. 功能对比表

特性Math.random()Random 类
调用方式静态方法(直接调用)需实例化对象
返回值类型double([0.0, 1.0))intdoubleboolean 等
线程安全非线程安全(共享实例)非线程安全(可用ThreadLocalRandom
范围控制需手动计算直接通过方法参数控制
种子设置不支持支持(构造函数设置)

2. 核心差异详解

1. 灵活性
  • Math.random()
    只能生成double类型,需手动转换:

    int num = (int)(Math.random() * (max - min + 1) + min);
  • Random
    直接生成多种类型:

    random.nextInt(max);          // [0, max)
    random.nextDouble();          // [0.0, 1.0)
    random.nextBoolean();         // true/false
2. 线程安全
  • Math.random()
    内部使用静态Random实例,多线程下可能引发性能问题。

  • Random类优化方案

    • 单线程:new Random()

    • 多线程:ThreadLocalRandom(Java 7+)

      // 多线程安全示例
      int num = ThreadLocalRandom.current().nextInt(1, 101);
3. 种子控制
  • Random类的可重复性    设置固定种子可生成相同随机序列(适合测试):
    Random random = new Random(12345);
    System.out.println(random.nextInt(100)); // 始终输出相同值

    四、性能优化与最佳实践

    1. 高并发场景

  • 避免使用Math.random()
    改用ThreadLocalRandom

    // 生成[1, 100]的线程安全随机数
    int num = ThreadLocalRandom.current().nextInt(1, 101);

    2. 范围计算公式

  • 通用公式(生成[min, max]的整数):

    // Math.random()
    int num = (int)(Math.random() * (max - min + 1) + min);
    
    // Random类
    int num = random.nextInt(max - min + 1) + min;

    3. 最佳实践场景

    场景推荐方案
    简单快速生成小数Math.random()
    需要整数/布尔值Random
    多线程高并发ThreadLocalRandom
    需要可重复测试数据Random + 固定种子

    五、总结与思考

    关键结论

  • 优先选择Random:功能更灵活,支持类型和范围控制。

  • 多线程必用ThreadLocalRandom:避免性能瓶颈。

  • 测试数据固定种子:保证结果可复现。

  • 如何生成不重复的随机数数组?

你在实际项目中遇到过哪些随机数生成的坑?欢迎评论区留言讨论!🔥

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