算法如何通过Math。random（）方法实现X平方或更多次

　　前言
　　本文主要介绍Java中Math。random（）方法以及该方法的简单应用。
　　每种语言都有随机方法，在Java中的随机方法有Math。random（）方法、Random类。Math。random
　　Math。random（）方法的返回值的是double类型，其返回值的范围为〔0，1），包含0，不包含1，会把01之间的数进行等概率返回。等概率验证
　　所说是等概率返回其中的某一个数，那我们能不能验证一下？
　　验证思路：设置一个循环，循环1千万次。定义一个变量count，用来记录这1千万次中，小于0。4的个数。在循环里判断如果返回值小于0。4，则count值加1。用count比上1千万，如果得出的值在0。4左右，说明是等概率的。
　　当然这个循环次数和0。4也可以是其他值。
　　来看下代码实现：publicclassCode09Random｛publicstaticvoidmain（String〔〕args）｛inttimes10000000；intcount0；for（inti0；itimes；i）｛if（Math。random（）0。4）｛count；｝｝System。out。println（（double）count（double）times）；｝｝复制代码
　　经过多次执行验证结果如下：
　　当比较的数为0。4时，输出结果为0。4001569、0。3998326、0。3999383。
　　当比较的数为0。68时，输出结果为0。6799999、0。6800383、0。6800142。
　　当比较的数为0。8时，输出结果为0。7999352、0。800083、0。7999917。
　　等等，经过多次验证，发现比较值和输出的结果是非常接近的，这说明Math。random（）是等概率返回的。扩大范围
　　Math。random（）返回值的范围为〔0，1），如果把Math。random（）返回值乘以5，即Math。random（）5，那么就可以得到〔0，5）这个范围的数据，并且是等概率的，等概率验证方式与之前相同，不再赘述。
　　同样的，想要返回〔0，K）之间的数，只需要乘以K即可，Math。random（）K，如果把得到的数据强转成int型，就可以得到〔0，K1〕等概率数据。Math。random（）实现X2的概率解析
　　Math。random（）返回值的范围为〔0，1）并且是等概率的，那么〔0，X）上的数有X个，那么如果实现〔0，X）范围的数据返回的概率为X2呢？
　　我们知道，在数学上，X和X2分别对应线性和曲线，对于X来说，〔0，0。3〕出现的概率为0。3，〔0，0。8〕出现的概率为0。8，〔0，1）出现的概率为1。
　　对于X2来说，X越小他对应的的概率越低，但是最终〔0，1）这个范围的概率是1。
　　代码实现
　　要实现这个功能，其实也很简单，调用两次Math。random（）获取其最大值就可以了。publicstaticdoublex2Probability（）｛returnMath。max（Math。random（），Math。random（））；｝复制代码
　　嗯？是不是感觉很不可思议。下面我们来验证一下。概率验证
　　验证思路也很简单，跟上面一样，定义一个count来记录一下，最后获取比例。怎么知道这个比例对不对呢？我们再获取目标概率的平方来对比下，如果两个值很接近的话，说明是对的。publicclassCode10Random｛publicstaticvoidmain（String〔〕args）｛inttimes10000000；intcount0；doubletarget0。4；for（inti0；itimes；i）｛if（x2Probability（）target）｛count；｝｝System。out。println（（double）count（double）times）；System。out。println（Math。pow（target，2））；｝publicstaticdoublex2Probability（）｛returnMath。max（Math。random（），Math。random（））；｝｝复制代码
　　多次执行结果如下：0。4对应的结果0。15997870。16000000000000003复制代码0。8对应的结果0。63976570。6400000000000001复制代码
　　实际测试的结果真的和X2的平方差不多。原理解析
　　首先范围为〔0，X），x2Probability方法调用了2次Math。random（）方法，并获取最大值，如果这个最大值落在〔0，X）范围内，说明两次random产生的随机数，都落在了〔0，X）范围内，概率自然是X2了。
　　当第一个Math。random（）方法产生的随机数落在〔0，X）范围内的概率为X，第二个Math。random（）方法产生的随机数落在〔0，X）范围内的概率也为X，两次随机事件是独立的，所以总概率为X2。拓展
　　如果是想通过Math。random（）实现X3的概率呢？和上面的原理是一样的，执行3次Math。random（）方法即可，代码如下，验证方法和上面一致，就不再进行验证了。publicstaticdoublex3Probability（）｛returnMath。max（Math。random（），Math。max（Math。random（），Math。random（）））；｝复制代码
　　如果是想通过Math。random（）实现XK的概率呢？同理，我们只需要调用K次Math。random（）方法即可。