2. 种子和随机数生成 种子是伪随机数生成器的起点，它决定了生成的随机数序列。如果使用相同的种子，伪随机数生成器将产生相同的数字序列。因此，种子的选择对于生成不可预测的随机数至关重要。通常，种子可以是当前时间、用户输入或某些硬件事件的测量结果，以确保每次运行时都有不同的种子。3. 常见的随机数生成算...
1. 伪随机数生成器（PRNG）：在计算机中，通常使用伪随机数生成器（PRNG）来产生随机数。PRNG是一种通过确定性算法生成看似随机数的方法，它通过一个初始值（种子）作为输入，经过一系列的计算生成一串数字序列。这个序列看起来是随机的，但实际上是完全由初始种子确定的。PRNG的产生过程基于一些数学公式或算法，常见...
在生成随机数前，常常会使用一个初始种子值（seed），不同的种子会产生不同的随机数序列，因此对种子的选择也非常重要，一般会选择当前时间或者其他难以预测的信息作为种子以增加随机性。
真随机数生成器的优点是生成的随机数具有真正的随机性，无法被预测或复制。因此，在密码学等安全敏感领域，真随机数生成器具有重要的应用价值。然而，真随机数生成器的缺点是生成速度相对较慢，且可能需要额外的硬件设备支持。四、随机数的应用 随机数在计算机科学和密码学等领域有着广泛的应用。在计算机科学中，随机...
我们生活中最常见的随机数被称为“伪”随机数,伪随机数不是真正的随机数,只是看上去像是随机的罢了,这类随机数单纯由电脑程序决定,即它们的产生服从一些既定的规则,比如平方取中法和梅森旋转法。 在平方取中法中,我们先给电脑程序定一个四位的起始值(通常...
另外，计算机中的随机数也可以通过物理过程来产生，例如测量热噪声或放射性衰变等。这些过程可以产生真正的随机数，因为它们的行为不受算法的控制。但是，由于这些过程需要特殊的硬件设备，因此它们通常只用于需要高度安全性的应用，例如加密。总之，计算机中的随机数是通过算法或物理过程来产生的。虽然它们并不是真正的...
计算机生成随机数的两种常见方法是伪随机数生成器（PRNGs）和真随机数生成器（TRNGs）。PRNGs使用种子数和算法生成看似随机但实际上是可预测的数字。相比之下，TRNGs通过硬件测量物理现象，如大气噪音或放射性衰变，产生真正的随机数。PRNG vs. TRNG PRNGs的输出可能形成复杂的模式，但由于其基于预定义算法，生成的数字...
以下以博途为例,简要说明了随机数产生的几种方式: 一、读取系统时间的纳秒作为随机数 以固定周期直接将系统时间中的纳秒输出到对应变量。 系统时间中的纳秒为UDINT类型,转为INT后,丢弃了高字部分 监视实时的系统时间,取其中的纳秒(NANOSECOND,1秒=10^9纳秒) ...
我们可以从中看到伪随机数生成器的两个特点: 初始值称为种子值 (seed value)。如果种子值不变，产生...
1随机数的作用 随机数的产生非常的有用,最直接的感受就是让显示的数据产生跳动,从而让用户感觉真实可靠,同样在密码学中随机数也是非常重要等等,这里今天小哥就介绍两种产生随机数的办法。 2两种产生随机数的办法 01 rand函数法 “rand()”函数是系统库文件提供的产生随机数的函数,它从一个随机数的序列中按着顺序...