Java 17引入了RandomGenerator接口，它提供了一个int nextInt（int origin，int bound）方法来获取范围内的随机整数：

// Returns a random int between minimum (inclusive) & maximum (exclusive)
int randomInt = RandomGenerator.getDefault().nextInt(minimum, maximum);

除了用于Java17中添加的新的随机生成算法之外，该接口还添加到现有的随机生成类（random、SecureRandom、SplitableRandom和ThreadLocalRandom）中。因此，从Java 17开始，这些类具有以下有界nextInt方法：

new Random().nextInt(minimum, maximum);
new SecureRandom().nextInt(minimum, maximum);
new SplittableRandom().nextInt(minimum, maximum);
new ThreadLocalRandom().nextInt(minimum, maximum);

从Java17开始，这种方法是Random和SecureRandom的新方法。在Java17之前，ThreadLocalRandom和SplitableRandom已经有了这个方法，尽管它不是由共享接口指定的。

Java中的Math.Random类是基于0的。所以，如果你这样写：

Random rand = new Random();
int x = rand.nextInt(10);

x将介于0-9之间（含0-9）。

因此，给定以下25项的数组，生成0（数组的基数）和array.length之间的随机数的代码为：

String[] i = new String[25];
Random rand = new Random();
int index = 0;

index = rand.nextInt( i.length );

由于i.length将返回25，因此nextInt（i.length）将返回0-24之间的数字。另一个选项是Math.Random，其工作方式相同。

index = (int) Math.floor(Math.random() * i.length);

为了更好地理解，请查看论坛帖子Random Intervals（archive.org）。

从Java7开始，您应该不再使用Random。对于大多数用途选择的随机数生成器现在ThreadLocalRandom。用于fork连接池和并行流，使用SplitableRandom。

乔舒亚·布洛赫。有效的Java。第三版。

从Java 8开始

对于fork-join池和并行流，请使用SplittableRandom，它通常更快，与Random相比具有更好的统计独立性和一致性财产。

要生成[0，1_000]范围内的随机整数：

int n = new SplittableRandom().nextInt(0, 1_001);

要生成[0，1_000]范围内的随机整数[100]数组，请执行以下操作：

int[] a = new SplittableRandom().ints(100, 0, 1_001).parallel().toArray();

要返回随机值流：

IntStream stream = new SplittableRandom().ints(100, 0, 1_001);

以下是使用Random和forEach的另一个示例

int firstNum = 20;//Inclusive
int lastNum = 50;//Exclusive
int streamSize = 10;
Random num = new Random().ints(10, 20, 50).forEach(System.out::println);

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。

我想知道Apache Commons Math库提供的任何随机数生成方法是否符合要求。

例如：RandomDataGenerator.nextInt或RandomDataGenerator.nextLong