了解JavaScript的模擬隨機性：深入研究Math.random（）

在編程中看似毫不費力的隨機數通常會掩蓋潛在的複雜性，尤其是考慮到計算機的固有確定性。本文探討了JavaScript如何使用

模擬隨機性，揭示了生成我們認為我們認為是隨機數的機制。 計算中隨機性的幻覺

計算機以其核心執行指令。 那麼，它們如何產生看起來隨機的數字？

[2

由

Math.random（）

提供的“隨機性”不是真正的隨機。這是偽隨機。 偽隨機數生成器（PRNGS）採用數學算法來創建表現出類似隨機行為的數字序列。

種子值：啟動值（種子）啟動數字序列。 種子決定了整個序列。

確定行為：

知道算法和種子允許預測整個數字序列。

週期性：

通常會使用Xorshift或Mersenne Twister等算法（精確的算法取決於JavaScript引擎，例如Chrome中的V8）。 [2 [2

是JavaScript的主要隨機數生成器。 它的作用如下：

它在0（包含）和1（獨家）之間產生一個浮點數。 示例包括0.2315601941492、0.6874206142281，或0.9912760919023。 [2 console.log（math.random（））; // 0到9之間的隨機整數 console.log（Math.Floor（Math.random（） * 10））; // 1到100之間的隨機數 console.log（Math.floor（Math.random（） * 100）1）;
1. [2 過程涉及以下步驟：
2. 使用初始種子值。 該種子通常源自系統時鐘或另一個唯一來源。 該算法將數學轉換應用於種子以創建一個新的數字。
這個新數字除以一個較大的常數（用於0到1之間的歸一化。
3. 此過程重複對 Math.random（）的每個呼叫，在序列中生成下一個數字。

此可預測的序列（給定種子）使其適用於模擬和遊戲，但不適合加密應用程序。 為什麼真正的隨機性仍然難以捉摸

MATH.RANDOM（）

的確定性算法意味著如果已知種子和算法，則可以重現其序列。 對於對加密的安全敏感任務，加密保護的隨機數是必不可少的，使用Web Crypto API生成： [2 const array = new Uint32array（5）; window.crypto.getrandomvalues（array）; console.log（array）;

確定係統中隨機性的挑戰 [2

計算機的二進制自然（0s和1s）與隨機性的固有不確定性發生衝突。 有效地模擬隨機性：

外部資源：

系統通常使用不可預測的外部數據（鼠標運動，鍵盤，系統時鐘）進行種子值。

熵池：

結論：必要的幻覺

// Random number between 0 and 1
console.log(Math.random());

// Random integer between 0 and 9
console.log(Math.floor(Math.random() * 10));

// Random number between 1 and 100
console.log(Math.floor(Math.random() * 100)   1);

對於許多應用程序都是實用的，但必須確認其局限性和確定性。 對於安全性和真實隨機性，需要加密方法。

讓我們感謝確定論與驅動我們代碼的模擬隨機性之間的有趣相互作用！ [2