随机数算法没有你想得难，会掷骰子就会写代码

随机数算法是生成随机数的算法。它们通常用于生成伪随机数，这些数字在一定程度上看起来像随机生成的，但实际上是通过算法计算得出的。常用的随机数算法包括伪随机数发生器（PRNG）和随机数发生器（RNG）。常用的PRNG包括伪随机数生成器（PRNG）和线性同余生成器（LCG）。常用的RNG包括计算机硬件RNG和量子随机数生成器（QRNG）。

随机数算法的历史

随机数算法的历史可以追溯到古代。早期的人们使用各种方法来生成随机数，如投掷骰子、掷硬币、抽签等。在20世纪初期，随机数算法开始在计算机科学中发挥重要作用。

1940年代，John von Neumann提出了一种基于线性同余的随机数生成器，这种算法被称为线性同余生成器（LCG），它被广泛用于生成伪随机数。

1960年代，George Marsaglia提出了一种新的随机数生成器算法，称为伪随机数生成器（PRNG），这种算法具有更好的随机性和更高的生成效率。

近年来，量子随机数生成器（QRNG）逐渐成为随机数生成领域的研究热点，它利用量子力学中的随机性特性来生成真正随机数。随着密码学和安全领域对随机数质量要求的提高，随机数算法的研究和发展也在不断深入。

随机数算法的应用场景

随机数算法广泛应用于各种领域，其中一些常见的应用场景如下：

• 密码学：随机数算法用于生成密钥、密码、签名等，保证信息安全。
• 模拟和数值分析：随机数算法用于模拟各种自然现象和系统，如气象、经济、社会等。
• 计算机图形学：随机数算法用于生成随机的图形效果，如纹理、粒子效果等。
• 游戏开发：随机数算法用于生成随机的游戏元素，如发牌、怪物、道具、障碍物等。
• 数据分析：随机数算法用于随机抽样、重采样、随机森林等。
• 其他场景：随机数算法还用于其他领域如随机化算法、机器学习、人工智能等。

计算机随机数算法的弱点——永远不能比你掷骰子来的更让“随机”

随机数算法通常被用来生成伪随机数，它们具有以下几种常见的弱点：

• 伪随机数可能具有相关性或规律性，不能真正模拟随机事件。
• 由于生成的数字是通过算法计算得出的，因此它们可能被预测或推导。
• 伪随机数生成算法可能具有周期性，导致生成的数字在某些范围内重复。
• 由于算法的复杂性和参数的选择，伪随机数生成算法可能存在漏洞和漏洞，导致生成的数字不够随机。
• 在高安全性要求的场景中，伪随机数可能被黑客破解或猜测。

因此，在使用随机数算法时需要选择合适的算法和参数，并进行适当的测试和验证，以确保生成的随机数具有足够的随机性和安全性。

随机数算法各编程语言代码示例

以下是几种常用编程语言中生成随机数的示例：

Python：

import random

#生成0~1之间的随机小数
random.random()

#生成指定范围内的整数
random.randint(1,10)

#从指定序列中随机选择一个元素
random.choice([1,2,3,4,5])

JavaScript：

//生成0~1之间的随机小数
Math.random()

//生成指定范围内的整数
Math.floor(Math.random()*(max-min+1))+min

//从指定数组中随机选择一个元素
arr[Math.floor(Math.random()*arr.length)]

Java:

import java.util.Random;

Random rand = new Random();

//生成0~1之间的随机小数
rand.nextDouble();

//生成指定范围内的整数
rand.nextInt(10) + 1;

//从指定数组中随机选择一个元素
arr[rand.nextInt(arr.length)];

C#：

using System;

Random rand = new Random();

//生成0~1之间的随机小数
rand.NextDouble();

//生成指定范围内的整数
rand.Next(1, 10);

//从指定数组中随机选择一个元素
arr[rand.Next(arr.Length)];