隨機數和偽隨機數

隨機數

真正的隨機數是使用物理現象產生的：比如擲錢幣、骰子、轉輪、使用電子元件的噪音、核裂變等等，這樣的隨機數發生器叫做物理性隨機數發生器，它們的缺點是技術要求比較高。
----百度百科

根據百科上的定義可以看到，真隨機數是依賴於物理隨機數生成器的。使用較多的就是電子元件中的噪音等較為高級、複雜的物理過程來生成。

使用物理性隨機數發生器生成的真隨機數，可以説是完美再現了生活中的真正的“隨機”，也可以稱為絕對的公平。

偽隨機數

真正意義上的隨機數（或者隨機事件）在某次產生過程中是按照實驗過程中表現的分佈概率隨機產生的，其結果是不可預測的，是不可見的。而計算機中的隨機函數是按照一定算法模擬產生的，其結果是確定的，是可見的。我們可以這樣認為這個可預見的結果其出現的概率是100%。所以用計算機隨機函數所產生的“隨機數”並不隨機，是偽隨機數。
—百度百科

從定義我們可以瞭解到，偽隨機數其實是有規律的。只不過這個規律週期比較長，但還是可以預測的。主要原因就是偽隨機數是計算機使用算法模擬出來的，這個過程並不涉及到物理過程，所以自然不可能具有真隨機數的特性。

for (int i = 0; i < 10; ++i)
    {
        cout<<rand()<<" ";
    }
    cout<<endl;

連續兩次運行這個過程，結果是一樣的。（程序簡單，自行試驗）
這就是偽隨機數了！！！！
就好像是在系統中已經有了一個0~RAND_MAX的一個亂序序列，我們調用rand()的時候都是參照這個序列和隨機種子的，這裏沒有設置隨機種子，因此隨機種子為1，當隨機種子為x的時候，我們可以根據這個隨機種子x來計算出一個隨機數f(x, m)，其中m為這個序列中的偽隨機數。如果隨機種子是固定的，那麼每次調用rand()依然可以計算出來了。

1.3隨機種子

由上面我們就知道了，所謂隨機數其實是偽隨機數，所謂的‘偽’，意思是這些數其實是有規律的，只不過因為算法規律太複雜，很難看出來而已。

但是，再厲害的算法，如果沒有一個初始值，它也不可能憑空造出一系列隨機數來，我們説的種子就是這個初始值。

random隨機數是這樣生成的：我們將這套複雜的算法（是叫隨機數生成器吧）看成一個黑盒，把我們準備好的種子扔進去，它會返給你兩個東西，一個是你想要的隨機數，另一個是保證能生成下一個隨機數的新的種子，把新的種子放進黑盒，又得到一個新的隨機數和一個新的種子，從此在生成隨機數的路上越走越遠。

JS常用包

seedrandom

報地址

npm install seedrandom