让我们举个例子。

假设我希望生成5-10之间的数字：

int max = 10;
int min = 5;
int diff = max - min;
Random rn = new Random();
int i = rn.nextInt(diff + 1);
i += min;
System.out.print("The Random Number is " + i);

让我们了解这一点。。。

用最高值初始化max，用最低值初始化min。现在，我们需要确定可以获得多少可能的值。在本例中，应为：5, 6, 7, 8, 9, 10所以，这个计数应该是max-min+1。即10-5+1=6随机数将生成0-5之间的数字。即0、1、2、3、4、5将最小值添加到随机数将产生：5, 6, 7, 8, 9, 10 因此，我们获得了所需的范围。

您可以使用Random类生成随机数，然后使用.nextInt（maxNumber）生成随机数。maxNumber是生成随机数时所需的最大值。请记住，Random类给你的是0到maxNumber-1的数字。

Random r = new Random();
int i = r.nextInt();

另一种方法是使用Math.Random（）类，许多学校的课程都要求您使用该类，因为它更高效，而且您不必声明新的Random对象。要使用Math.random（）获取随机数，请键入：

Math.random() * (max - min) + min;

为了避免重复多次所说的内容，我为那些需要加密更强的伪随机数生成器的人展示了一种替代方法，方法是使用SecureRandom类，该类扩展了random类。从源代码中可以看到：

此类提供加密强随机数生成器（RNG）。密码强随机数最小符合使用FIPS中指定的统计随机数生成器测试140-2，加密模块的安全要求，第4.9.1节。此外，SecureRandom必须产生非确定性输出。因此，传递给SecureRandom对象的任何种子材料必须不可预测，并且所有SecureRandom输出序列必须如RFC 1750：随机性中所述，加密性强安全建议。调用者通过no参数获得SecureRandom实例构造函数或getInstance方法之一：SecureRandom随机=新的SecureRandum（）；许多SecureRandom实现采用伪随机数生成器的形式（PRNG），这意味着他们使用确定性算法来生成来自真实随机种子的伪随机序列。其他实施方式可以产生真正的随机数，而其他人可以使用组合这两种技术的组合。

要生成介于最小值和最大值之间的随机数，请执行以下操作：

public static int generate(SecureRandom secureRandom, int min, int max) {
        return min + secureRandom.nextInt((max - min) + 1);
}

对于给定的最小（含）和最大（不含）值：

return min + secureRandom.nextInt((max - min));

运行代码示例：

public class Main {

    public static int generate(SecureRandom secureRandom, int min, int max) {
        return min + secureRandom.nextInt((max - min) + 1);
    }

    public static void main(String[] arg) {
        SecureRandom random = new SecureRandom();
        System.out.println(generate(random, 0, 2 ));
    }
}

stackoverflow、baeldung、极客等来源提供了Random和SecureRandom类之间的比较。

从baeldung可以看到：

使用SecureRandom最常见的方法是生成int、long、，浮点、双精度或布尔值：int randomInt=secureRandom.nextInt（）；long randomLong=secureRandom.netLong（）；float randomFloat=secureRandom.netFloat（）；doublerandomDouble=secureRandom.nexDouble（）；boolean randomBoolean=secureRandom.nextBoolean（）；为了生成int值，我们可以传递一个上界作为参数：int randomInt=secureRandom.nextInt（上限）；此外，我们可以为int、double和long生成一个值流：IntStream randomIntStream=secureRandom.ints（）；LongStream randomLongStream=secureRandom.long（）；DoubleStream randomDoubleStream=secureRandom.doubles（）；对于所有流，我们可以显式设置流大小：IntStream IntStream=secureRandom.ints（streamSize）；

该类提供了几个其他选项（例如，选择基础随机数生成器），这些选项超出了本问题的范围。

您可以在Java 8中简洁地实现这一点：

Random random = new Random();

int max = 10;
int min = 5;
int totalNumber = 10;

IntStream stream = random.ints(totalNumber, min, max);
stream.forEach(System.out::println);

public static Random RANDOM = new Random(System.nanoTime());

public static final float random(final float pMin, final float pMax) {
    return pMin + RANDOM.nextFloat() * (pMax - pMin);
}

Random rng = new Random();
int min = 3;
int max = 11;
int upperBound = max - min + 1; // upper bound is exclusive, so +1
int num = min + rng.nextInt(upperBound);
System.out.println(num);