常用工具类

顾名思义，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：

取最大或最小值：

  1. Math.max(100, 99); // 100
  2. Math.min(1.2, 2.3); // 1.2

计算xy次方：

  1. Math.pow(2, 10); // 2的10次方=1024

计算√x：

    计算ex次方：

    计算以e为底的对数：

    1. Math.log(4); // 1.386...

    计算以10为底的对数：

    1. Math.log10(100); // 2

    三角函数：

    1. Math.sin(3.14); // 0.00159...
    2. Math.cos(3.14); // -0.9999...
    3. Math.tan(3.14); // -0.0015...
    4. Math.asin(1.0); // 1.57079...
    5. Math.acos(1.0); // 0.0

    Math还提供了几个数学常量：

    1. Math.random(); // 0.53907... 每次都不一样

    如果我们要生成一个区间在的随机数，可以借助Math.random()实现，计算如下：

    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()：

    1. r.nextInt(); // 2071575453,每次都不一样
    3. r.nextLong(); // 8811649292570369305,每次都不一样
    4. r.nextFloat(); // 0.54335...生成一个[0,1)之间的float
    5. r.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：

    常用工具类 - 图1

    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。

    1. SecureRandom sr = new SecureRandom();
    2. 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：

    SecureRandom的安全性是通过操作系统提供的安全的随机种子来生成随机数。这个种子是通过CPU的热噪声、读写磁盘的字节、网络流量等各种随机事件产生的“熵”。

    在密码学中，安全的随机数非常重要。如果使用不安全的伪随机数，所有加密体系都将被攻破。因此，时刻牢记必须使用来产生安全的随机数。

    需要使用安全随机数的时候，必须使用SecureRandom，绝不能使用Random！

    Java提供的常用工具类有：

    • Math：数学计算

    • SecureRandom：生成安全的随机数

    常用工具类 - 图2