本章介绍Java编程中一些常用的基础类，探讨它们的用法、应用和实现原理，这些类有：
- 各种包装类
- 文本处理的类String和StringBuilder
- 数组操作的类Arrays
- 日期和时间处理
- 随机
7.1 包装类
7.2 剖析String
7.3 剖析SringBuilder
7.4 剖析Arrays
7.4.3 实现原理
下面介绍Arrays的方法的实现原理。hashCode()的实现我们已经介绍了；fill和equals等的实现都很简单，循环操作即可，不再赘述；下面主要介绍二分查找和排序的实现代码。
-
二分查找
-
排序
7.4.4 小结
其实，Arrays中包含的数组方法是比较少的，很多常用的操作没有，比如，Arrays的binarySearch只能针对已排序数组进行查找，那没有排序的数组怎么方便查找呢？
Apache 有一个开源包 ( commons.apache.org/proper/comm… )， 里面有个类ArrayUtils(位于包org.apache.commongs.lang3)，包含了更多的常用数组操作，这里就不列举了。
数组是计算机程序中的基本数据结构，Arrays类以及ArrayUtils类封装了关于数组的常见操作，使用这些方法，避免“重复发明轮子”吧。
7.5 剖析日期和时间
7.6 随机
本节，我们来讨论随机，随机是计算机程序中一个非常常见的需求，比如：
- 各种游戏中有大量的随机，比如扑克游戏中的洗牌。
- 微信抢红包，抢的红包金额是随机的。
- 北京购车摇号，谁能摇到是随机的。
- 给用户生成随机密码。
我们首先来介绍Java对随机的支持，同时介绍其实现原理，然后针对一些实际场景，包括洗牌、抢红包、摇号、随机高强度密码、带权重的随机选择等，讨论如何应用随机。先来看如何使用最基本的随机。
7.6.1 Math.random
Java中，对随机最基本的支持是Math类中的静态方法random(), 它生成一个0 ~ 1的随机数，类型为double, 包括0但不包括1。比如，随机生成并输出3个数：
for(int i=0;i<3;i++){
System.out.println(Math.random());
}
笔者的计算机中的一次运行，输出为：
0.47849323243242434
0.54352432352355242424
0.723424323405887823432
每次运行，输出都不一样。Math.random()是如何实现的呢? 我们来看相关代码（Java 7）:
private static Random randomNumberGenerator;
private static synchronized Random initRNG(){
Random rnd = randomNumberGenerator;
return (rnd == null) ? (randomNumberGenerator = new Random()) : rnd;
}
public static double random(){
Random rnd = randomNumberGenerator;
if(rnd == null) rnd = initRNG();
return rnd.nextDouble();
}
内部它使用了一个Random类型的静态变量randomNumberGenerator，调用random()就是调用该变量的nextDouble()方法，这个Random变量只有在第一次使用的时候才创建。
下面我们来看这个Random类，它位于java.util下。
7.6.2 Random
Random类提供了更为丰富的随机方法，它的方法不是静态方法，使用Random, 先要创建一个Random实例，看个例子：
Random rnd = new Random();
System.out.println(rnd.nextInt());
System.out.println(rnd.nextInt(100));
笔者计算机中的一次运行，输出为:
-1516612608
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nextInt()产生一个随机的int, 可能是正数，也可能是负数，nextInt(100)产生一个随机int,范围是0 ~ 100, 包括0不包括100。除了nextInt，还有一些别的方法：
public long nextLong() //随机生成一个long
public boolean nextBoolean() //随机生成一个boolean
public void nextBytes(byte[] bytes) //产生随机字节，字节个数就是bytes的长度
public float nextFloat() //随机浮点数，从0到1，包括0不包括1
public double nextDouble() //随机浮点数，从0到1，包括0不包括1
除了默认构造方法，Random类还有一个构造方法，可以接受一个long类型的种子参数：
public Random(long seed)
种子决定了随机产生的序列，种子相同，产生的随机数字序列就是相同的。 看个例子：
Random rnd = new Random(20160824);
for(int i=0;i<5;i++){
System.out.print(rnd.nextInt(100) + " ");
}
种子为20160824，产生5个0~100的随机数，输出为：
69 13 13 94 50
这个程序无论执行多少遍，在哪执行，输出结果都是相同的。
除了在构造方法中指定种子，Random类还有一个setter实例方法：
synchronized public void setSeed(long seed);
其效果与在构造方法中指定种子是一样的。
为什么要指定种子呢？指定种子还是真正的随机吗？指定种子是为了实现可重复的随机。 比如用于模拟测试程序中，模拟要求随机，但测试要求可重复。在北京购车摇号程序中，种子也是指定的，后面我们还会介绍。种子到底扮演了什么角色呢？随机到底是如何产生的呢？让我们看下随机的基本原理。
7.6.3 随机的基本原理
Random产生的随机数不是真正的随机数，相反，它产生的随机数一般称为伪随机数。真正的随机数比较难以产生，计算机程序中的随机数一般都是伪随机数。
伪随机数都是基于一个种子数的，然后没需要一个随机数，都是对当前种子进行一些数学运算，得到一个数，基于这个数得到需要的随机数和新的种子。
数学运算是固定的，所以种子确定后，产生的随机数序列就是确定的，确定的数字序列当然不是真正的随机数，但种子不同，序列就不同，每个序列中的数字的分部也都是比较随机和均匀的，锁称之为伪随机数。
Random的默认构造方法中没有传递种子，它会自动生成一个种子，这个种子数是一个真正的随机数，如下所示（Java 7）:
private static final AtomicLong seedUniquifier = new AtomicLong(868222807148012L);
public Random(){
this(seedUniquifier() ^ System.nanoTime());
}
private static long seedUniquifier(){
for(;;){
long current = seedUniquifier.get();
long next = current * 181783497276652981L;
if(seedUniquifier.compareAndSet(current, next))
return next;
}
}
种子是seedUniquifier()与System.nanoTime()按位异或的结果，System.nanoTime()返回一个更高精度（纳秒）的当前时间，seedUniquifer()里面的代码设计一些多线程相关的知识，我们后续章节再介绍，简单地说，就是返回当前seedUniquifier(current变量)与一个常数181783497276652981L相乘的结果（next变量），然后，设置seedUniquifier的值为next,使用循环和compareAndSet都是为了确保在多线程的环境下不会有两次调用返回相同的值，保证随机性。
有了种子数之后，其他数是怎么生成的呢？我们来看一些代码：
public int nextInt(){
return next(32);
}
public long nextLong(){
return ((long)(next(32)) << 32) + next(32);
}
public float nextFloat(){
return next(24) / ((float)(1 << 24));
}
public boolean nextBoolean(){
return next(1) != 0;
}
它们都调用了next(int bits),生成指定位数的随机数，我们来看下它的代码：
private static final long multiplier = 0x5DEECE66DL;
private static final long addend = 0xBL;
private static final long mask = (1L << 48) - 1;
protected int next(int bits){
long oldseed, nextseed;
AtomicLong seed = this.seed;
do{
oldseed = seed.get();
nextseed = (oldseed * multiplier + addend) & mask;
}while(!seed.compareAndSet(oldseed, nextseed));
return (int)(nextseed >>> (48 - bits));
}
简单地说，就是使用了如下公式：
nextseed = (oldseed * multiplier + addend) & mask;
旧的种子（oldseed）乘以一个数（multiplier）,加上一个数addend, 然后取低48位作为结果（mask相与）。
为什么采用这个方法？ 这个方法为什么可以产生随机数？这个方法的名称叫线性同余随机数生成器(linear congruential pseudorandom number generator), 描述在《计算机程序设计艺术》一书中，随机的理论是一个比较复杂的话题，超出了本书的范畴，我们就不讨论了。
我们需要知道的基本原理是：随机数基于一个种子，种子固定，随机数序列就固定，默认构造方法中，种子是一个真正的随机数。
理解了随机的基本概念和原理，我们来看一些应用场景，包括随机密码、洗牌、带权重的随机选择、微信抢红包算法，以及北京购车摇号算法。
