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Math
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实现数学计算计算次方：
计算 ：
计算 次方：
计算的对数：
三角函数：
Math还提供了几个数学常量：
生成一个随机数x，x的范围是
0 <= x < 1：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：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。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()：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不同。如果在创建
Random实例时指定一个种子，就会得到完全确定的随机数序列：前面使用的
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
SecureRandom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！