javascript随机数的底层原理是怎么实现的

JavaScript 中的随机数生成是通过伪随机数生成器 (PRNG) 实现的。PRNG 使用一个算法来生成一个伪随机数序列，这个序列可以通过给定的种子 (seed) 来重现。JavaScript 中的 Math.random() 函数使用的是一种线性同余生成器 (LCG) 算法。

LCG 算法通过使用一个初始种子，然后通过一个固定的公式 (x = (a * x + c) % m) 计算出下一个数字，来生成随机数序列。a、c 和 m 是一些固定的常量，它们决定了随机数生成的规律。在 JavaScript 中，这些常量是固定的，因此生成的随机数序列是固定的。

虽然 LCG 算法生成的随机数不是绝对随机的，但它们在大多数情况下是足够随机的，因此在 JavaScript 中被广泛使用。如果需要生成更加随机的数字，可以使用更复杂的随机数生成算法，比如 Mersenne Twister。

相关问题

随机数产生的原理与实现

随机数是指在一定范围内，每个数出现的概率相等的数。产生随机数的原理可以分为两种：

1. 伪随机数生成器（Pseudo-Random Number Generator, PRNG）：通过一定的算法和种子（seed）来生成随机数。在给定的种子下，PRNG生成的随机数序列是确定的。常见的PRNG有线性同余发生器（Linear Congruential Generator, LCG）和梅森旋转演算法（Mersenne Twister）等。

2. 真随机数生成器（True Random Number Generator, TRNG）：利用物理现象来产生随机数，例如电子噪声、放射性衰变、光电效应等。TRNG在理论上能够产生真正的随机数序列，但实现难度较大，而且需要专门的硬件支持。

以下是一个简单的PRNG的实现，使用的是LCG算法：

class LCG:
    def __init__(self, seed):
        self.a = 1664525
        self.c = 1013904223
        self.m = 2**32
        self.seed = seed

    def random(self):
        self.seed = (self.a * self.seed + self.c) % self.m
        return self.seed / self.m

在上面的代码中，a、c、m分别是LCG算法的参数，seed是初始种子。每次调用`random()`方法都会根据公式`(a * seed + c) % m`来更新种子，并返回一个[0, 1)之间的随机数。

javascript随机数代码

//生成0-1之间的随机数
Math.random();

//生成0-10之间的随机数
Math.floor(Math.random() * 11);

//生成1-10之间的随机数
Math.floor(Math.random() * 10) + 1;

//生成1-100之间的随机数
Math.floor(Math.random() * 100) + 1;

//生成指定范围内的随机数
function getRandom(min, max) {
return Math.floor(Math.random() * (max - min + 1)) + min;
}

console.log(getRandom(1, 10)); //生成1-10之间的随机数