计算机中的随机数到底是随机的吗？ JS版

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深入探讨JavaScript中的math.random()函数：伪随机数的奥秘

编程中的随机性似乎与计算机的确定性运行模式相悖。本文将深入探讨JavaScript的math.random()函数如何模拟随机性，以及计算机生成“随机数”的底层机制。

计算机如何制造“随机性”？

计算机的运行基于确定性逻辑，那么“随机数”从何而来？

伪随机数生成器 (PRNG)

math.random()并非生成真正的随机数，而是伪随机数。伪随机数生成器 (PRNG) 利用数学公式或算法生成看似随机的数字序列。

PRNG的关键特征：

1. 种子值: PRNG从一个初始值（种子）开始。种子决定了生成的数字序列。
2. 确定性: 已知种子和算法，即可预测生成的序列。
3. 周期性: PRNG生成的序列最终会重复。

JavaScript的math.random()通常基于Xorshift或Mersenne Twister算法（具体实现取决于JavaScript引擎，例如Chrome的V8引擎）。

math.random()的工作原理

math.random()是JavaScript中常用的随机数生成方法：

它返回0（包含）到1（不包含）之间的浮点数。例如，math.random()可能返回0.2315601941492、0.6874206142281或0.9912760919023等。

计算机基于二进制逻辑（0和1），随机性引入的不确定性与确定性系统相冲突。模拟随机性方法：
外部输入: 使用外部不可预测的数据（如鼠标移动、按键或系统时钟）作为初始种子。
熵池: 操作系统维护熵池，收集各种噪声以增强随机性。
结论
计算机中的随机性是通过复杂算法和初始种子精心模拟的。math.random()方便快捷，但需理解其局限性和确定性本质。对于需要真正随机性和安全性的任务，请使用加密方法。

让我们欣赏决定论与随机性之间的奇妙互动，为我们的代码注入活力！
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