Question

可能重复：
How does a random number generator work?

C编译器如何决定在随机数生成函数中接下来应该生成哪个数字？例如，它始终在给定范围之间生成新的随机数。怎么做的？

Answer 1

这取决于所讨论的伪随机数发生器（PRNG）的具体实现。使用中有很多变种。

一个常见的例子是linear congruential generators（LCG）的家族。这些由递归关系定义：

X _{n + 1}＆lt; -aX _n + c（mod m）

因此，来自PRNG的每个新样本仅由前一个样本和常数a，c和m确定。请注意，a，c和m的选择至关重要，如here所述。

LCG非常简单有效。它们通常用于标准库提供的随机数生成器。然而，它们具有较差的统计特性，并且为了更好的随机性，更优先的是更先进的PRNG。

Answer 2

每次调用函数时，它会通过保持某个状态并修改状态来生成下一个数字。这样的函数称为伪随机数生成器。创建PRNG的一种旧方法是线性同余生成器，这很容易：

static int rand_state;
int rand(void)
{
    rand_state = (rand_state * 1103515245 + 12345) & 0x7fffffff;
    return rand_state;
}

如您所见，如果您知道之前的数字，此方法可让您预测系列中的下一个数字。有更复杂的方法。

为特定目的设计了各种类型的伪随机数发生器。即使你知道它们是如何工作的，也有安全的PRNG很慢但难以预测，并且有像Mersenne Twister这样的大型PRNG具有良好的分布特性，因此可用于编写蒙特卡罗模拟。

根据经验，线性同余生成器足以编写游戏（怪物会造成多大的伤害），但不足以编写模拟。有一个丰富多彩的历史，研究人员为他们的项目选择了差的PRNGs;结果他们的模拟结果很可疑。

Answer 3

它不是编译器而是具有生成伪随机（非真正随机！）数字的函数的C库。

Answer 4

好吧，C编译器不接受这个决定。下一个随机数取决于算法。生成随机数并非易事。看看

Answer 5

stackoverflow中有很多关于此的问题。这里有几个。你可以从中获得帮助。

Answer 6

这实际上是一个非常大的话题。一些关键的事情：

随机数生成是在运行时完成的，而不是在编译时完成的。
提供随机性的策略在很大程度上取决于（或应该取决于）应用程序。例如，如果您只需要在给定范围内均匀分布的一系列值，则使用诸如线性同余生成器之类的解决方案。如果您的应用程序与安全/加密相关，那么您将需要更强大的属性，即您的值随机分布并且也是不可预测的。
一个主要挑战是获取“真实”随机性，您可以使用它来为您的伪随机生成器播种（将“实际随机性”“拉伸”为任意数量的可用随机性）。一种常见的技术是使用一些不可预测的系统状态（例如，采样鼠标的位置或按键时序），然后使用伪随机生成器为整个系统提供随机性。