随机数生成器

随机数生成器在选择数字时会自动从有限的数字范围内进行选择，而且在其生成过程中没有可预测的模式。每次选择下一个数字都完全独立于前一个。然而，可以在生成范围内的随机数之前指定一个分布范围。这需要用户的输入，并完全基于他们对随机化和预期结果的需求。

基本随机数生成器

如果您只是在寻找一个随机数，可以使用我们的基本随机数生成器。首先，您必须决定将为您的数字使用什么范围。范围是您可以生成随机数的数字范围。

例如，如果您想要一个在1到10之间的随机数，您的范围将是1 - 10。要将其输入到计算器中，请输入1作为下限，10作为上限。

高级随机数生成器

如果您想生成多个数字，或者想处理更大的范围，请使用随机数生成器的扩展版本。确定下限和上限的范围，然后输入您希望生成的数字数量。

您还可以选择生成整数或小数。整数也称为整数，例如1、2和3。小数是由小数点（点或逗号）分隔的数字，通常看起来像这样：1.02; 2.12; 3.33等。

我们的综合随机数生成器还有一些其他提示可供选择。您可以选择是否允许在结果中重复、对结果进行排序，以及如果您更喜欢小数，希望有多少位数。

虽然在大多数情况下精确是理想的，但有些情况需要随机性。如果您正在寻找没有人能预测的结果，您需要一个能生成随机结果的过程。这就是随机数生成器的用途所在。

随机数生成器有广泛的应用范围，被用于游戏、安全和彩票等行业 - 但您也可以在最平凡的情境中使用它们。在本指南中，我们将讨论随机数生成器是什么，它们如何工作，一些最流行的用途，以及它们是如何诞生的。

随机数生成器的定义

随机数生成器根据给定的范围选择一个或多个随机数。它可以是基于硬件的，也可以是伪随机的。

硬件随机数生成器（HRNG）依赖于诸如大气噪音、热噪音等物理现象，理论上这些现象是不可计算的。经典示例包括硬币翻转、骰子和轮盘。在安全和密码学行业中也使用更复杂的设备。

伪随机数生成器（PRNG）是生成近似真实随机性的数字序列的算法。它们通常用于计算机程序，因为它们比基于硬件的随机数生成器更快、更容易实现。我们的计算器就是伪随机数生成器的一个例子。

随机数生成器解决的问题

随机数生成器可以用于多种场合。您可能已经在一些小情况下使用它而没有意识到。如果您在做决定时遇到困难并诉诸于抛硬币，那么您就在使用随机数生成器。

许多应用需要某种形式的随机性，包括游戏、模拟和安全。例如，游戏可能使用随机数生成器来选择每个玩家的下一步行动，或确定给每个玩家发放哪些牌。

模拟可能使用随机数生成器生成用于其计算的随机数。安全应用可能使用随机数生成器来生成一次性密码或加密密钥。

何时使用随机数生成器

随机数生成器的结果在各种情况下都可能非常有用，无论是大是小。例如，如果您相信运气的力量，可以使用我们的计算器选择您的彩票号码。如果您计划举办带有抽奖奖品的活动，随机数生成器可以帮助您确定获奖者。

在进行大规模的统计计算时，您可以使用随机数生成器。

如果您想知道何时使用随机数生成器，请留意以下迹象：

• 您希望在游戏或应用程序中创造一种偶然感。
• 您需要生成难以猜测的数字。
• 您正在处理一个庞大到无法完全列举的人群。

随机数生成器的历史

随机数生成器的历史充满神秘。有人说它是由古代中国人用于占卜而创造的。还有人声称阿拉伯数学家首先将其用于赌博。

无论其起源如何，随机数生成器已经被用了几个世纪来创建随机结果。

例如，骰子在古代与我们今天所知的形状和样式不同。考古学家发现了用不同材料制成的骰子，如棍子、贝壳、骨头，以及只有2或3面的骰子。已知最古老的立方体骰子出现在公元前2500年的印度河流域。

最早记录的电子随机数生成器的发明发生在1947年，当时RAND公司创造了一种通过将轮盘赌连接到计算机来生成随机数的设备。多亏了这个设备，科学家们首次获得了大量的随机数序列。他们后来将这些数字序列发表在一本书中，供科学家在实验中使用。

另一台类似的机器ERNIE，建于今天著名的布莱切利公园的1940年代，用于生成英国优质债券彩票的随机数。后来，为了消除对其操作原理的不诚实和非随机性的怀疑，制作了一部关于这个随机数生成器的纪录片《The Importance of Being E.R.N.I.E.》。

约翰·冯·诺伊曼在1955年进一步发展了随机数生成器。他创造了“中方法”，这是一种用于模拟和建模的生成随机数的过程。

他的想法是从某个数字开始，取其平方，丢弃结果中间的数字。再次取平方并丢弃中间部分，如此继续。在他看来，所产生的序列具有与随机数相同的属性。冯·诺伊曼的理论并不是最优的。无论您选择什么初始数字，以这种方式生成的系列都会退化为重复值的短循环，如8100、6100、4100、8100、6100、4100。

一些计算机编程语言仍然使用约翰·冯·诺伊曼的方法。

1999年，英特尔在i810芯片组中添加了硬件随机数生成器。这种实现基于温度噪声产生了真正的随机数。然而，它的工作速度不如软件随机数生成器快。2012年，英特尔在其芯片中添加了RDRAND和RDSEED指令，基于相同的温度波动产生真正的随机数，但现在速度可达每秒500Mb。

人们仍在讨论在这个或那个系统、操作系统内核、编程语言、加密库等中应该使用哪种随机数生成器。许多算法的变体都针对速度、内存节约和安全进行了优化。随机数生成器已经发展并应用于各种应用，如创建随机密码、生成安全加密密钥以及模拟研究目的的现实世界事件。