了解JavaScript的模拟随机性：深入研究Math.random（）

在编程中看似毫不费力的随机数通常会掩盖潜在的复杂性，尤其是考虑到计算机的固有确定性。本文探讨了JavaScript如何使用

模拟随机性，揭示了生成我们认为我们认为是随机数的机制。计算中随机性的幻觉

计算机以其核心执行指令。 那么，它们如何产生看起来随机的数字？

[2

由

Math.random（）

提供的“随机性”不是真正的随机。这是伪随机。 伪随机数生成器（PRNGS）采用数学算法来创建表现出类似随机行为的数字序列。

种子值：启动值（种子）启动数字序列。 种子决定了整个序列。

确定行为：

知道算法和种子允许预测整个数字序列。

周期性：

通常会使用Xorshift或Mersenne Twister等算法（精确的算法取决于JavaScript引擎，例如Chrome中的V8）。 [2 [2

是JavaScript的主要随机数生成器。 它的作用如下：

它在0（包含）和1（独家）之间产生一个浮点数。 示例包括0.2315601941492、0.6874206142281，或0.9912760919023。 [2 console.log（math.random（））; // 0到9之间的随机整数 console.log（Math.Floor（Math.random（） * 10））; // 1到100之间的随机数 console.log（Math.floor（Math.random（） * 100）1）;
1. [2 过程涉及以下步骤：
2. 使用初始种子值。 该种子通常源自系统时钟或另一个唯一来源。 该算法将数学转换应用于种子以创建一个新的数字。
这个新数字除以一个较大的常数（用于0到1之间的归一化。
3. 此过程重复对 Math.random（）的每个呼叫，在序列中生成下一个数字。

此可预测的序列（给定种子）使其适用于模拟和游戏，但不适合加密应用程序。 为什么真正的随机性仍然难以捉摸

MATH.RANDOM（）

的确定性算法意味着如果已知种子和算法，则可以重现其序列。 对于对加密的安全敏感任务，加密保护的随机数是必不可少的，使用Web Crypto API生成： [2 const array = new Uint32array（5）; window.crypto.getrandomvalues（array）; console.log（array）;

确定系统中随机性的挑战 [2

计算机的二进制自然（0s和1s）与随机性的固有不确定性发生冲突。 有效地模拟随机性：

外部资源：

系统通常使用不可预测的外部数据（鼠标运动，键盘，系统时钟）进行种子值。

熵池：

结论：必要的幻觉

// 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);

对于许多应用程序都是实用的，但必须确认其局限性和确定性。 对于安全性和真实随机性，需要加密方法。

让我们感谢确定论与驱动我们代码的模拟随机性之间的有趣相互作用！ [2