免费随机数生成器 - 生成自定义数字集

什么是随机数生成器（RNG）？

真随机与伪随机
种子值的作用
数字计算机如何生成“随机性”

随机数生成器（RNG）是一种计算或物理设备，旨在生成无法通过随机机会以外的方式合理预测的数字或符号序列。RNG在密码学、科学模拟、游戏和统计抽样等领域至关重要。我们的计算器使用伪随机数生成器（PRNG），这是一种通过算法生成近似随机数性质的数列。该序列并非真正随机，因为它由初始值（种子）决定。但对于大多数实际用途，设计良好的PRNG已足够。

真随机与伪随机

真随机数生成器（TRNG）通常依赖于大气噪声、热噪声或放射性衰变等物理现象，这些现象本质上是不可预测的。相比之下，伪随机数生成器（PRNG）是确定性的算法。给定相同的种子，PRNG每次都会生成完全相同的数列。虽然这种可预测性在高安全性应用中是缺点，但在科学模拟和软件测试中非常有用，因为可复现性很关键。

随机数生成器使用步骤指南

定义范围（最小/最大）
指定数量和唯一性
选择整数或小数

使用我们的工具非常简单。按照以下步骤生成所需的随机数字集。

1. 设置范围

输入所需范围的最小值和最大值。生成器将生成大于等于最小值且小于等于最大值的数字。

2. 确定数量

指定要生成的随机数数量。

3. 配置重复和数字类型

决定是否允许输出中有重复数字。如果需要唯一数字（如抽奖），请禁用此选项。同时选择是否需要整数或带小数的数字。如果选择小数，可以指定精度。

随机数生成的实际应用

游戏与娱乐
统计抽样与研究
密码学与安全

游戏与娱乐

从数字卡牌游戏中的洗牌到RPG中的掉落物品，RNG是游戏公平性和不可预测性的基础。

统计抽样

研究人员使用RNG从更大的总体中随机抽取样本，确保研究无偏并且结果可推广。

密码学

生成安全加密密钥需要高度随机性，以防止被攻击者猜测。虽然我们的工具适用于一般用途，但密码学应用需要专用的、加密安全的伪随机数生成器（CSPRNG）。

应用示例

为社交媒体抽奖选择随机获奖者。
为模拟模型生成一组随机坐标。
创建唯一的、非顺序的发票号码。

数学推导与算法

线性同余生成器（LCG）
模运算符的作用
输出的缩放与变换

大多数编程语言使用线性同余生成器（LCG）或更高级的算法如梅森旋转器。LCG由如下递推关系定义：

X{n+1} = (a * Xn + c) mod m

其中X为伪随机值序列，m为模数，a为乘数，c为增量，X_0为种子。a、c和m的取值经过精心选择，以生成长且高质量的数列。

缩放到指定范围

PRNG的原始输出通常是0.0到1.0之间的浮点数。要将其缩放到特定整数范围[min, max]，可使用以下公式：

floor(random_float * (max - min + 1)) + min

Lottery Numbers

Classroom Raffle

Scientific Simulation Data

Dice Roll Simulation

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随机数生成器使用步骤指南

随机数生成的实际应用

应用示例

数学推导与算法