Java常用工具类

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JDK 自带

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：

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Math.abs(-1); // 1
Math.abs(-2.2); // 2.2

取最大或最小值：

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Math.max(100, 101); // 101
Math.min(1.2, 3.1); // 1.2

计算x^y次方：

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Math.pow(2, 10); // 1024

计算√x：

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Math.sqrt(2); // 1.4142135623730951

计算指数与对数：

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Math.exp(2); // 7.38905609893065
Math.log(2); // 以 e 为底的对数 0.6931471805599453
Math.log10(2); // 以 10 为底的对数 0.3010299956639812

三角函数：

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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：

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double pi = Math.PI; // 3.14159...
double e = Math.E; // 2.7182818...

生成一个随机数x，x的范围是0 <= x < 1：

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Math.random(); // 0.53907... 每次都不一样

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()：

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Random r = new Random();
r.nextInt(); // 245439114,每次都不一样
r.nextInt(10); // 9,生成一个[0,10)之间的int
r.nextLong(); // -485876652878521410,每次都不一样
r.nextFloat(); // 0.6454043,生成一个[0,1)之间的float
r.nextDouble(); // 0.44460046556701727,生成一个[0,1)之间的double

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：

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Random r = new Random(12345);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
   System.out.println(r.nextInt(100));
}
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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：

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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：

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public class Test{
  public static void main(String[] args) {
    SecureRandom sr = null;
    try {
      sr = SecureRandom.getInstanceStrong(); // 获取高强度安全随机数生成器
    } catch (NoSuchAlgorithmException e) {
      sr = new SecureRandom(); // 获取普通的安全随机数生成器
    }
    byte[] buffer = new byte[16];
    sr.nextBytes(buffer); // 用安全随机数填充buffer
    System.out.println(Arrays.toString(buffer));
    System.out.println(sr.nextInt());
  }
}

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 SecureRandom 来产生安全的随机数。