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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()与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

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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()和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]

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方法2：使用Random类

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)）	int, double, boolean 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）

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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类
  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类
  多线程高并发	ThreadLocalRandom
  需要可重复测试数据	Random + 固定种子

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  五、总结与思考

  关键结论

• 优先选择Random类：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？

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