隨機數生成方法可以說是任何程式語言必備的功能，它的重要性不言而言，在c#中我們通常使用random類生成隨機數，在一些場景下，我卻發現random生成的隨機數並不可靠，在下面的例子中我們通過迴圈隨機生成5個隨機數：
for (int i = 0; i < 5; i++)這段**執行後的結果如下所示：
2140400647 2140400647 2140400647 2140400647 2140400647通過以上結果可知，隨機數類生成了5個相同的數，這並非我們的預期，為什麼呢？為了弄清楚這個問題，零度剖析了微軟官方的開源random類，發現在c#中生成隨機數使用的演算法是線性同餘法，經百科而知，這種演算法生成的不是絕對隨機，而是一種偽隨機數，線性同餘法演算法的的公式是：
第n+1個數 = ( 第n個數 * a + b) % m上面的公式中a、b和m分別為常數，是生成隨機數的因子，如果之前從未通過同乙個random物件生成過隨機數（也就是呼叫過next方法），那麼第n個隨機數為將被指定為乙個預設的常數，這個常數在建立乙個random類時被預設值指定，random也提供乙個建構函式允許開發者使用自己的隨機數因子，這一切可通過微軟官方開源**看到：
public random() : this(environment.tickcount) public random(int seed)通過預設建構函式建立random類時，乙個environment.tickcount物件作為因子被預設傳遞給第二個建構函式，environment.tickcount表示作業系統啟動後經過的毫秒數，計算機的運算運算速度遠比毫秒要快得多，這導致乙個的具有毫秒精度的因子參與隨機數的生成過程，但在5次迴圈中，我們使用了同乙個毫秒級的因子，從而生成相同的隨機數，另外，第n+1個數的生成與第n個數有著直接的關係。
在上面的例子中，假設系統啟動以來的毫秒數為888毫秒，執行5次迴圈用時只有0.1毫秒，這導致在迴圈中建立的5個random物件都使用了相同的888因子，每次被建立的隨機物件又使用了相同的第n個數（預設為常數），通過這樣的假設我們不難看出，上面的結果是必然的。
現在我們改變這個格局，在迴圈之外建立乙個random物件，在每次迴圈中引用它，並通過它生成隨機數，並在同乙個物件上多次呼叫next方法，從而不斷變化第n個數，**如下所示：
random random = new執行後的結果如下所示：random(); for (int i = 0; i < 5; i++)
391098894 1791722821 1488616582 1970032058 201874423我們看到這個結果確實證實了我們上面的推斷，第1次迴圈時公式中的第n個數為預設常數；當第二次迴圈時，第n個數為391098894，隨後不斷變化的第n個數作為因子參與計算，這保證了結果的隨機性。
雖然通過我們的隨機數看起來也很隨機了，但必定這個演算法是偽隨機數，當第n個數和因子都相同時，生成的隨機數仍然是重複的隨機數，由於random提供乙個帶參的建構函式允許我們傳入乙個因子，如果傳入的因子隨機性強的話，那麼生成的隨機數也會比較可靠，為了提供乙個可靠點的因子，我們通常使用guid產生填充因子，同樣放在迴圈中測試：
for (int i = 0; i < 5; i++)這樣的方式保證了填充因子的隨機性，所以生成的隨機數也比較可靠，執行結果如下所示：
734397360 1712793171 1984332878 819811856 1015979983在一些場景下這樣的隨機數並不可靠，為了生成更加可靠的隨機數，微軟在system.security.cryptography命名空間下提供乙個名為rngcryptoserviceprovider的類，它採用系統當前的硬體資訊、程序資訊、執行緒資訊、系統啟動時間和當前精確時間作為填充因子，通過更好的演算法生成高質量的隨機數，它的使用方法如下所示：
byte randombytes = new byte[4]; rngcryptoserviceprovider rngserviceprovider = new通過這種演算法生成的隨機數，經過成千上萬次的測試，並未發現重複，質量的確比random高了很多。另外windows api也提供了乙個非託管的隨機數生成函式cryptgenrandom，cryptgenrandom與rngcryptoserviceprovider的原理類似，採用c++編寫，如果要在.net中使用，需要進行簡單的封裝。它的原型如下所示：rngcryptoserviceprovider(); rngserviceprovider.getbytes(randombytes); int32 result = bitconverter.toint32(randombytes, 0);
bool winapi cryptgenrandom( _in_ hcryptprov hprov, _in_ dword dwlen, _inout_ byte *pbbuffer );以上就是零度為您帶來的隨機數生成方法和基本原理，您可以通過需求和場景選擇最佳的方式，random演算法簡單，效能較高，適用於隨機性要求不高的情況，由於rngcryptoserviceprovider在生成期間需要查詢上面提到的幾種系統因子，所以效能稍弱於random類，但隨機數質量高，可靠性更好。
C 中生成的隨機數為什麼不隨機？
from 隨機數生成方法可以說是任何程式語言必備的功能，它的重要性不言而言，在c 中我們通常使用random類生成隨機數，在一些場景下，我卻發現random生成的隨機數並不可靠，在下面的例子中我們通過迴圈隨機生成5個隨機數 for int i 0 i 5 i 這段 執行後的結果如下所示 214040...
ios 中生成隨機數
ios 有如下三種隨機數方法 1.srand unsigned time 0 不加這句每次產生的隨機數不變 int i rand 5 2.srandom time 0 int i random 5 3.int i arc4random 5 注 rand 和random 實際並不是乙個真正的偽隨機數發...
ios 中生成隨機數
ios 有如下三種隨機數方法 1.srand unsigned time 0 不加這句每次產生的隨機數不變 int i rand 5 2.srandom time 0 int i random 5 3.int i arc4random 5 注 rand 和random 實際並不是乙個真正的偽隨機數發...