Question

好的，我正在研究如何使用Math.random方法生成随机数。到目前为止，我学会了它从一个“随机”种子开始，并将该种子插入到一些复杂的方程中以创建一个随机数。如果种子总是一样，结果总是一样吗？

我听说Math.random的种子是通过当前时间生成的，这是正确的吗？他们必须使用当前时间一直到mili-seconds或其他东西，因为如果你没有，你会得到相同的结果。

种子究竟是什么？是“10:45”之类的时间，还是“10月11日10:45”或某种组合的时间和日期？

如何找到种子，我可以预测输出？

我希望能够插上这个：

alert(Math.floor((Math.random()*10)+1));

进入我的网址栏，并能够预测结果。这可能吗？

Answer 1

我查看了Rhino source code以找出他们使用的伪随机函数。显然他们是fall back Java standard library中定义的Math.random函数。

Math.random的文档说：

返回带有正号的double值，大于或等于0.0且小于1.0。返回值是伪随机选择的，具有来自该范围的（近似）均匀分布。

首次调用此方法时，它会创建一个新的伪随机数生成器，就像表达式
一样

new java.util.Random

此新的伪随机数生成器此后用于对此方法的所有调用，并且在其他任何地方都没有使用。

此方法已正确同步，以允许多个线程正确使用。但是，如果许多线程需要以很高的速率生成伪随机数，则可以减少每个线程争用自己的伪随机数生成器的争用。

所以我查看了java.util.Random的文档，找到了this（默认构造函数）：

创建一个新的随机数生成器。其种子初始化为基于当前时间的值：

public Random() { this(System.currentTimeMillis()); }

在同一毫秒内创建的两个随机对象将具有相同的随机数序列。

所以现在我们确定种子是以毫秒为单位的当前时间。此外，second constructor的文档说：

使用单个长种子创建一个新的随机数生成器：

public Random(long seed) { setSeed(seed); }

由旁边的方法用于保持伪随机数生成器的状态。

setSeed方法的documentation说：

使用单个长种子设置此随机数生成器的种子。 setSeed的一般契约是它改变了这个随机数生成器对象的状态，以便与刚刚用参数种子作为种子创建的状态完全相同。方法setSeed由Random类实现，如下所示：

synchronized public void setSeed(long seed) {
    this.seed = (seed ^ 0x5DEECE66DL) & ((1L << 48) - 1);
    haveNextNextGaussian = false;
}

类Random的setSeed的实现恰好只使用给定种子的48位。然而，通常，重写方法可以使用长参数的所有64位作为种子值。注意：尽管种子值是AtomicLong，但仍必须同步此方法以确保hasNextNextGaussian的正确语义。

用于生成随机数的actual method为nextDouble：

从此随机数生成器的序列中返回下一个伪随机数，均匀分布在0.0和1.0之间的double值。

nextDouble功能的实现如下：

public double nextDouble() {
    return (((long)next(26) << 27) + next(27))
        / (double)(1L << 53);
}

next函数显然是depends：

生成下一个伪随机数。子类应该覆盖它，因为所有其他方法都使用它。

next功能的实现如下：

synchronized protected int next(int bits) {
    seed = (seed * 0x5DEECE66DL + 0xBL) & ((1L << 48) - 1);
    return (int)(seed >>> (48 - bits));
}

这是你正在寻找的伪随机函数。正如文档中所述：

这是一个线性同余伪随机数发生器，由D. H. Lehmer定义，由Donald E. Knuth在“计算机程序设计的艺术”第2卷：精神数学算法，第3.2.1节中描述。

但请注意，这只是Rhino使用的随机数生成器。其他实现如Spidermonkey和V8可能有自己的伪随机数生成器。

Answer 2

种子可能比毫秒计数更多，因为您可以在相同的毫秒内多次调用Math.random（），并且每次都会返回不同的值。

for (var i = 0; i < 3; i++) {
    console.log(Math.random(), (new Date()).getTime());
};

我的输出：

0.0617244818713516 1352433709108
0.8024995378218591 1352433709108
0.2409922298975289 1352433709108

如果我正在实现它，我可能会根据毫秒计数生成初始种子，然后在每次调用时添加1，这样就不会两次获得相同的种子值。

这是预测Math.random()输出的100％准确方法：

Math.random = function () { return .5; };

现在Math.random()将始终返回.5。

Answer 3

种子是一个数字值，所以我的猜测是，如果你拨打Date.now()（或new Date().getTime()用于旧版浏览器），它就是你得到的。

但是，我不确定何时播种，或种子是否被隔离到当前页面或整个浏览器进程是否共同。预测随机数应该是非常困难或不可能的，这就是它们的随机性。

Answer 4

不，你无法预测种子，但你可以预先生成足够的数字，以便准确地强制进行比赛。

无论如何，首先阅读RNG上的维基页面 - http://en.wikipedia.org/wiki/Random_number_generation，看看PRNG的实际实现。