Math类仅含基础静态方法，无符号函数等高级函数；易误用Math.pow、Math.round和Math.abs；高级需求需Apache Commons Math等第三方库或自定义实现。
Math类没有“高级函数”，只有标准数学方法
Java 的 Math 类不提供所谓“高级函数”（比如符号函数、误差函数、伽马函数等），它只包含 JDK 规范定义的一组基础但实用的静态方法。所谓“高级”需求，通常要靠第三方库或自己封装。如果你在文档或博客里看到“Math 高级函数”，大概率是误称，或是混淆了 StrictMath 或 Apache Commons Math。
哪些 Math 方法容易被误用或忽略
开发者常把 Math.pow() 当作通用幂运算，却忽略它返回 double、精度丢失、且对大整数不友好；也有人用 Math.round(float) 处理金额，结果因浮点表示问题出错。
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Math.pow(10, 2)返回100.0（不是int），强制转int可能因99.999999999截断成99 -
Math.abs(Integer.MIN_VALUE)返回Integer.MIN_VALUE（仍是负数），因为补码溢出，不是 bug，是定义行为 -
Math.random()永远返回[0.0, 1.0)，不能直接用于生成安全随机数，也不支持指定范围——得自己缩放：(int)(Math.random() * (max - min + 1)) + min
替代 Math 的真实“高级数学”方案
真有 erf(x)、beta(a,b)、矩阵运算、数值积分等需求，Math 类完全不覆盖。必须引入外部依赖：
- Apache Commons Math：提供
Gamma.gamma()、NormalDistribution.density()、FastMath（比原生Math在某些场景略快，且更注重数值稳定性） - Google Guava：含
LongMath.factorial()、IntMath.checkedAdd()等带溢出检查的整数运算 - Java 21+ 的
Vector API（jdk.incubator.vector）可加速批量数学计算，但需手动向量化，不是Math的扩展
import org.apache.commons.math3.special.Gamma;double result = Gamma.gamma(5.5); // ≈ 52.3427777845535
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自定义“高级函数”时的关键陷阱
自己写 signum()、clamp()、lerp() 很常见，但容易忽略泛型、边界和 NaN 处理：
- 别写
public static int signum(double x) { return x > 0 ? 1 : x ——它对NaN返回0，而Math.signum()明确返回NaN -
clamp(double value, double min, double max)必须先校验min ，否则逻辑反转；还要决定是否允许NaN传播 - 整数版
pow(int base, int exp)若用循环实现，没做指数为负或 base=0 的判断，运行时就抛异常
真正难的不是写出公式，而是让函数在 ±0.0、Infinity、NaN、溢出边界下行为可预测且符合 IEEE 754。
