关于Math类，官方的解释是（Api1.6中文版）：
Math 类包含用于执行基本数学运算的方法，如初等指数、对数、平方根和三角函数。
与 StrictMath 类的某些数学方法不同，并非 Math 类所有等价函数的实现都定义为返回逐位相同的结果。此类在不需要严格重复的地方可以得到更好的执行。
默认情况下，很多 Math 方法仅调用 StrictMath 中的等价方法来完成它们的实现。建议代码生成器使用特定于平台的本机库或者微处理器指令（可用时）来提供 Math 方法更高性能的实现。这种更高性能的实现仍然必须遵守 Math 的规范。
实现规范的质量涉及到两种属性，即返回结果的准确性和方法的单调性。浮点 Math 方法的准确性根据 ulp（units in the last place，最后一位的进退位）来衡量。对于给定的浮点格式，特定实数值的 ulp 是包括该数值的两个浮点值的差。当作为一个整体而不是针对具体参数讨论方法的准确性时，引入的 ulp 数用于任何参数最差情况下的误差。如果一个方法的误差总是小于 0.5 ulp，那么该方法始终返回最接近准确结果的浮点数；这种方法就是正确舍入。一个正确舍入的方法通常能得到最佳的浮点近似值；然而，对于许多浮点方法，进行正确舍入有些不切实际。相反，对于 Math 类，某些方法允许误差在 1 或 2 ulp 的范围内。非正式地，对于 1 ulp 的误差范围，当准确结果是可表示的数值时，应该按照计算结果返回准确结果；否则，返回包括准确结果的两个浮点值中的一个。对于值很大的准确结果，括号的一端可以是无穷大。除了个别参数的准确性之外，维护不同参数的方法之间的正确关系也很重要。因此，大多数误差大于 0.5 ulp 的方法都要求是半单调的：只要数学函数是非递减的，浮点近似值就是非递减的；同样，只要数学函数是非递增的，浮点近似值就是非递增的。并非所有准确性为 1 ulp 的近似值都能自动满足单调性要求。
Math作为数学运算的方法，其方法包括如下：
1、abs();求绝对值，根据传的参数不同，其返回值类型也不同，可传的参数类型有double、float、int、long四种类型，返回值类型也相对应的返回这四种类型，具体根据串的值来定。
如：public static int abs(int a)
-
返回
int值的绝对值。如果参数为非负数，则返回该参数。如果参数为负数，则返回该参数的相反数。注意，如果参数等于Integer.MIN_VALUE的值（即能够表示的最小负int值），那么结果与该值相同且为负。参数：
a- 要确定绝对值的参数。 -
- 返回：参数的绝对值。
2、max();求传入的两个值中的最大值，这两个值的数据类型要相同，如传入两个double、int、float、long值相对应返回的也是该类型的最大那个值。
如：public static double max(double a,double b)
-
返回两个
double值中较大的一个。也就是说，结果为更接近正无穷大的参数。如果参数值相同，那么结果也是同一个值。如果任一值为 NaN，那么结果为 NaN。与数值比较运算不同，该方法认为负 0 严格小于正 0。如果一个参数为正 0，另一个参数为负 0，那么结果为正 0。参数：
a- 参数。 -
-
b- 另一个参数。 -
返回：
a和b中的较大者。
-
3、min();用法与max()一样，只是这个方法是求两个数中的最小值。
如：public static long min(long a,long b)
-
返回两个
long值中较小的一个。也就是说，结果为更接近Long.MIN_VALUE值的参数。如果参数值相同，那么结果也是同一个值。参数：
a- 参数。 -
-
b- 另一个参数。 -
返回：
a和b中的较小者。
-
3、cos(double a);返回三角的余弦；方法如下：
public static double cos(double a)
-
返回角的三角余弦。特殊情况如下：
- 如果参数为 NaN 或无穷大，那么结果为 NaN。计算结果必须在准确结果的 1 ulp 范围内。结果必须具有半单调性。
参数：
a- 以弧度表示的角。 -
- 返回：参数的余弦。
4、tan(double a);返回三角的正切，用法同余弦。
当然还有很多不数学运算，如正弦sin(double a);立方根cbrt(double a);等。此处主要以random()为主。
public static double random()
-
返回带正号的
double值，该值大于等于0.0且小于1.0。返回值是一个伪随机选择的数，在该范围内（近似）均匀分布。第一次调用该方法时，它将创建一个新的伪随机数生成器，与以下表达式完全相同
之后，新的伪随机数生成器可用于此方法的所有调用，但不能用于其他地方。new java.util.Random
此方法是完全同步的，可允许多个线程使用而不出现错误。但是，如果许多线程需要以极高的速率生成伪随机数，那么这可能会减少每个线程对拥有自己伪随机数生成器的争用。
-
-
返回：大于等于
0.0且小于1.0的伪随机double值。
-
返回：大于等于
比较常见的就是彩票里面机选号码时产生的随机数了，此处以双色球中产生的随机数为例，其余的产生随机数的方法类似，具体代码如下所示：
/**
* 模拟双色球输入的次数随机生成选择的类即前面6个红球加最后一位篮球
* @author James
*
*/
public class Tickit {
public static void main(String[] args) {
System.out.println("请输入随机的次数：");
Scanner input = new Scanner(System.in);
int number = input.nextInt();//要产生的随机的次数
if (number > 1) {
for (int i = 0; i < number; i++) {
int[] nums = new int[7];//生成一个长度为7的数组存放数值
int[] num = getRedBall();
for (int j = 0; j < num.length; j++) {
nums[j] = num[j];
}
nums[6] = getBlueBall();
//遍历新生成的数组
System.out.println();
for (int n : nums) {
System.out.print(n + "\t");
}
}
}
}
/**
* 生成6个红球的方法
*
* @return 返回生成的数字集合
*/
public static int[] getRedBall() {
int[] nums = new int[6];
int num;
boolean isTheBall = false;
for (int i = 0; i < 6; i++) {
do {
num = (int) (Math.random() * 33) + 1;
isTheBall = isHava(num, nums);
} while (isTheBall);
nums[i] = num;
}
Arrays.sort(nums);//调用默认的升序排列数组的方法
return nums;
}
/**
* 判断是否有重复的数字
*
* @param num
* 要添加的数
* @param nums
* 要添加进的数组
* @return 是否重复
*/
public static boolean isHava(int num, int[] nums) {
for (int j = 0; j < 6; j++) {
if (num == nums[j]) {
return true;
}
}
return false;
}
/**
* 随机选择1个篮球
*
* @return 篮球的数字
*/
public static int getBlueBall() {
int num = (int) (Math.random() * 16) + 1;
return num;
}
}
由于Math.random()产生的数在0<= number<1;所有如果要产生一个1-16之间的数要将number乘以16，根据java编程的特性转换成int型的时候将舍去小数点只留整数部分，此时产生的结果是0-15之间的数，所以要在此基础上再加1这样就产生了1-16的数，其余范围确定的随机数也是按此方法操作。
