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文章编号：8826时间：2024-09-25人气：
随机数在计算机科学中无处不在。从密码学到模拟，它们被用于各种应用。生成真正的随机数并非易事。本篇文章将探讨生成随机数的艺术，从物理硬件到复杂的算法。
最可靠的随机数来自物理硬件。例如，掷骰子或掷硬币会产生看似随机的结果。即使是这些简单的活动也可能受到物理因素的影响，例如骰子的重量分布或硬币的旋转速度。
为了获得更可靠的随机性，我们可以求助于专注于利用自然现象的专用硬件。例如，大气噪音或放射性衰变可用于生成真正随机的位流。
虽然物理硬件可以提供真正的随机性，但它往往并不方便或高效。对于需要大量随机数的应用程序，使用伪随机数生成器 (PRNG) 通常更为实用。
PRNG 是一种数学算法，从一个确定的种子生成一系列看似随机的数字。种子是一个输入值，确定 PRNG 生成的序列。PRNG 的质量取决于所使用的算法及其对种子的敏感性。
有各种各样的 PRNG 算法可用。一些常见的算法包括：
X
n+1
= (a X
n
+ b) mod m
Python 标准库提供了一些函数用于生成随机数：
ranDOM.randint(a, b)
：生成闭区间 [a, b] 内的随机整数
random.random()
：生成 0.0 和 1.0 之间的均匀分布的浮点数
random.choice(sequence)
：从序列中随机选择一个元素
random.shuffle(list)
：打乱列表中的元素
生成随机数是一门复杂的艺术，需要硬件和算法相结合。通过了解不同方法的优点和缺点，您可以选择最适合您应用程序需求的随机数生成技术。
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