① java.util.Random的nextInt( )方法會生成一個正整數類型的偽隨機數。 這句話怎麼錯了
自然數類型的隨機數。
② 偽隨機數的預測（Java 版）
計算機生成的隨機數其實並不是真正的隨機數，而是偽隨機數。Java中的Random類就是一種偽隨機數生成器，其生成的數序列雖然看似隨機，但實質上是基於種子值進行計算得出，因此是可以預測的。我們可以通過分析Random類的源碼，了解其生成隨機數的原理。
在Random類的構造函數中，如果沒有提供種子值，則會使用系統時間生成一個種子。如果提供了種子值，那麼會通過一個名為initialScramble的方法生成下一個種子。這個過程涉及到三個常量：multiplier、mask和addend，它們共同決定了下一個種子的生成方式。一旦種子確定，那麼隨機數序列也就固定下來，是完全可預測的。
Random類的nextInt()方法是生成整數隨機數的核心，它會調用next()方法。在next()方法中，通過計算(oldseed * multiplier + addend) & mask生成下一個種子nextseed，並更新當前種子seed的值。這里，addend是一個常量，nextseed向右有符號位移16位後轉為int返回。因此，只要種子確定，後續的隨機數生成過程也是可以預測的。
通過了解Random類的生成機制，我們可以預測特定次序的隨機數值。但要預測原始種子值，即生成序列的起點，就比較困難了。理論上，如果知道前幾次的值，確實可以嘗試逆運算推測出種子值，但這需要極高的計算能力，實際上並不容易做到。真正的隨機數生成器需要依賴外部隨機信息，如物理設備採集的環境數據、用戶行為數據等，以實現真正的不可預測性。
真正的隨機數生成器雖然可以提供更高質量的隨機數，但通常生成速度較慢，實現也更為復雜。在許多需要隨機性的應用場景中，偽隨機數生成器已經足夠使用，但在安全性要求極高的領域，如加密、安全通信等，則需要依賴真正的隨機數生成器。總的來說，偽隨機數生成器在大部分情況下能滿足需求，但其預測性是其一大局限。
③ 隨機數 是什麼
對於隨機數網路的解釋是這樣的：隨機數是專門的隨機試驗的結果。在統計學的不同技術中需要使用隨機數，比如在從統計總體中抽取有代表性的樣本的時候，或者在將實驗動物分配到不同的試驗組的過程中，或者在進行蒙特卡羅模擬法計算的時候等等。
1.電腦中的隨機數
電腦中有隨機數發生器，但是生成的並不是絕對的隨機數而是偽隨機數，因為電腦隨機數的生成是由演算法支持的，所以生成的數字只是演算法運算的結果。
2.隨機數的應用
在密碼學中人么會利用隨機數對需要加密的明文進行加密，這樣避免了人工密匙的高重復性，以及易破解性。
3.生活中的隨機數
真正的隨機數是使用物理現象產生的：比如擲錢幣、骰子、轉輪、使用電子元件的噪音、核裂變等等，這樣的隨機數發生器叫做物理性隨機數發生器，它們的缺點是技術要求比較高。
綜上所述：隨機數可以通俗的理解為產生的不規律的，我們無法預測的數字。但是絕對的隨機數在自然中是不存在的。