Java的核心库提供了大量的现成的类供我们使用。本节我们介绍几个常用的工具类。
Math
顾名思义,Math
类就是用来进行数学计算的,它提供了大量的静态方法来便于我们实现数学计算:
求绝对值:
Math.abs(-100); // 100Math.abs(-7.8); // 7.8
取最大或最小值:
Math.max(100, 99); // 100Math.min(1.2, 2.3); // 1.2
计算xy次方:
Math.pow(2, 10); // 2的10次方=1024
计算√x:
Math.sqrt(2); // 1.414...
计算ex次方:
Math.exp(2); // 7.389...
计算以e为底的对数:
Math.log(4); // 1.386...
计算以10为底的对数:
Math.log10(100); // 2
三角函数:
Math.sin(3.14); // 0.00159...Math.cos(3.14); // -0.9999...Math.tan(3.14); // -0.0015...Math.asin(1.0); // 1.57079...Math.acos(1.0); // 0.0
Math还提供了几个数学常量:
double pi = Math.PI; // 3.14159...double e = Math.E; // 2.7182818...Math.sin(Math.PI / 6); // sin(π/6) = 0.5
生成一个随机数x,x的范围是0 <= x < 1
:
Math.random(); // 0.53907... 每次都不一样
如果我们要生成一个区间在[MIN, MAX)
的随机数,可以借助Math.random()
实现,计算如下:
// 区间在[MIN, MAX)的随机数 public class Main { public static void main(String[] args) { double x = Math.random(); // x的范围是[0,1) double min = 10; double max = 50; double y = x * (max - min) + min; // y的范围是[10,50) long n = (long) y; // n的范围是[10,50)的整数 System.out.println(y); System.out.println(n); } }
有些童鞋可能注意到Java标准库还提供了一个StrictMath
,它提供了和Math
几乎一模一样的方法。这两个类的区别在于,由于浮点数计算存在误差,不同的平台(例如x86和ARM)计算的结果可能不一致(指误差不同),因此,StrictMath
保证所有平台计算结果都是完全相同的,而Math
会尽量针对平台优化计算速度,所以,绝大多数情况下,使用Math
就足够了。
Random
Random
用来创建伪随机数。所谓伪随机数,是指只要给定一个初始的种子,产生的随机数序列是完全一样的。
要生成一个随机数,可以使用nextInt()
、nextLong()
、nextFloat()
、nextDouble()
:
Random r = new Random(); r.nextInt(); // 2071575453,每次都不一样r.nextInt(10); // 5,生成一个[0,10)之间的intr.nextLong(); // 8811649292570369305,每次都不一样r.nextFloat(); // 0.54335...生成一个[0,1)之间的floatr.nextDouble(); // 0.3716...生成一个[0,1)之间的double
有童鞋问,每次运行程序,生成的随机数都是不同的,没看出伪随机数的特性来。
这是因为我们创建Random
实例时,如果不给定种子,就使用系统当前时间戳作为种子,因此每次运行时,种子不同,得到的伪随机数序列就不同。
如果我们在创建Random
实例时指定一个种子,就会得到完全确定的随机数序列:
import java.util.Random; public class Main { public static void main(String[] args) { Random r = new Random(12345); for (int i = 0; i < 10; i++) { System.out.println(r.nextInt(100)); } // 51, 80, 41, 28, 55... } }
前面我们使用的Math.random()
实际上内部调用了Random
类,所以它也是伪随机数,只是我们无法指定种子。
SecureRandom
有伪随机数,就有真随机数。实际上真正的真随机数只能通过量子力学原理来获取,而我们想要的是一个不可预测的安全的随机数,SecureRandom
就是用来创建安全的随机数的:
SecureRandom sr = new SecureRandom(); System.out.println(sr.nextInt(100));
SecureRandom
无法指定种子,它使用RNG(random number generator)算法。JDK的SecureRandom
实际上有多种不同的底层实现,有的使用安全随机种子加上伪随机数算法来产生安全的随机数,有的使用真正的随机数生成器。实际使用的时候,可以优先获取高强度的安全随机数生成器,如果没有提供,再使用普通等级的安全随机数生成器: