Random 类作为JAVA中用于产生的随机数 ，new Random(10) ：10是种子数。
注意：Random 的一个特点是：相同种子数的Random对象，对应相同次数生成的随机数字是完全相同的
验证代码：
Random r1 = new Random(10);
Random r2 = new Random(10);
for(int i = 0;i < 4;i++){
System.out.println(r1.nextInt(5));
}
System.out.println("++++++++++++++++++++++");
for(int i = 0;i < 4;i++){
System.out.println(r2.nextInt(5));
}
结果：r1 产生的随机数
3
0
3
0
++++++++++++++++++++++
3 r2产生的随机数
0
3
0
换成：
System.out.println(r1.nextDouble(5))System.out.println(r2.nextDouble(5))
结果：
0.7304302967434272
0.2578027905957804
0.059201965811244595
0.24411725056425315
++++++++++++++++++++++
0.7304302967434272
0.2578027905957804
0.059201965811244595
0.24411725056425315
分析： 虽然说是随机数发生器，但是还是按照某种算法一步一步执行下去的，种子数一定算法一样那么同一时刻的产生的数值当然该一样了！！
* @param seed the initial seed
* @see #setSeed(long)
*/
++++++++++++++++++带种子数的构造方法+++++++++++++
public Random(long seed) {
if (getClass() == Random.class)
this.seed = new AtomicLong(initialScramble(seed));
else {
// subclass might have overriden setSeed
this.seed = new AtomicLong();
setSeed(seed);
}
}
++++++++++++++netInt方法带参数的那个源码++++++++++++
* @since 1.2
*/
public int nextInt(int n) {
if (n <= 0)
throw new IllegalArgumentException("n must be positive");
if ((n & -n) == n) // i.e., n is a power of 2
return (int)((n * (long)next(31)) >> 31);
int bits, val;
do {
bits = next(31);
val = bits % n;
} while (bits - val + (n-1) < 0);
return val;
}
可见Random的种子要求 大于0 的 。。。
+++++++++++++++nextDouble方法实现+++++++++++
public double nextDouble() {
return (((long)(next(26)) << 27) + next(27))
/ (double)(1L << 53);
}
+++++++++++++++nextFloat方法实现+++++++++++++
public float nextFloat() {
return next(24) / ((float)(1 << 24));
}
+++++++++++++++++nextInt方法实现：++++++++++
public int nextInt() {
return next(32);
}
可见所有的随机数产生都和一个叫 next方法有关，这个方法是这样的：
* @since 1.1
*/
protected int next(int bits) {
long oldseed, nextseed;
AtomicLong seed = this.seed;
do {
oldseed = seed.get();
nextseed = (oldseed * multiplier + addend) & mask;
} while (!seed.compareAndSet(oldseed, nextseed));
return (int)(nextseed >>> (48 - bits));
}
一般计算机的随机数都是伪随机数，以一个真随机数（种子）作为初始条件，然后用一定的算法不停迭代产生随机数，下面介绍两种方法： 算法1：平方取中法。
1）将种子设为X0，并mod 10000得到4位数
2)将它平方得到一个8位数（不足8位时前面补0）
3）取中间的4位数可得到下一个4位随机数X1
4）重复1-3步，即可产生多个随机数
这个算法的一个主要缺点是最终它会退化成0，不能继续产生随机数。
算法2：线性同余法
1）将种子设为X0，
2）用一个算法X(n+1)=(a*X(n)+b) mod c产生X(n+1)
一般将c取得很大，可产生0到c-1之间的伪随机数
该算法的一个缺点是会出现循环。
拓展：
Math类中也有一个random方法，该random方法的工作是生成一个[0,1.0)区间的随机小数。
通过阅读Math类的源代码可以发现，Math类中的random方法就是直接调用Random类中的nextDouble方法实现的。
* @see Random#nextDouble()
*/
public static double random() {
Random rnd = randomNumberGenerator;
if (rnd == null) rnd = initRNG();
return rnd.nextDouble();
}
参考:http://www.cnblogs.com/Coffee-guy/p/3378776.html
http://blog.sina.com.cn/s/blog_4b3120470100k96z.html