Random类是伪随机数生成器。之所以称为伪随机数(pseudorandom)，是因为它们只是简单的均匀分布序列。Random类定义了以下构造函数：
Random（）
Random（long seed）
使用第一个版本创建的随机数生成器使用相对唯一的种子（当前时间）。第二个版本允许手动指定种子。如果使用种子初始化Random对象，就会为随机序列定义了开始点。如果使用相同的种子初始化另一个Random对象，就会得到相同的随机序列。如果希望生成不同的序列，需要指定不同的种子。实现这种效果的一种方式就是使用当前时间作为Random对象的种子。这种方式减少了重复序列的可能。
Random类定义的核心公有方法：
| 返回值 | 方法 | 描述 |
| boolean | nextBoolean() | 返回下一个布尔型随机数 |
| void | nextBytes(byte vals[] ) | 使用随机产生的值填充vals |
| double | nextDouble() | 返回下一个double型随机数 |
| float | nextFloat() | 返回下一个float型随机数 |
| double | nextGaussian() | 返回下一个高斯分布随机数 |
| int | nextInt() | 返回下一个int型随机数 |
| int | nextInt(int n) | 返回介于0 和 n之间的下一个int型随机数 |
| long | nextLong() | 返回下一个long型随机数 |
| void | setSeed(long newseed) | 将newseed指定的值设为种子 |
可以通过Random对象抽取多种类型的随机数，布尔值、字节、整数、浮点型都可以获取。另外，nextGaussian()方法返回均值为0.0 ，方差为1.0 的标准高斯分布随机数，其类型为double，这就是著名的钟形曲线（bell curve）。下面一个例子，演示由nextGaussian()方法产生的随机序列。首先获取100个随机高斯值并计算它们的平均值。然后以0.5为单位，分类统计落于正负两个标准偏差范围内的值的个数。
