计算机如何产生随机数？

最近遇到一个很有趣的问题，如何产生一个随机数？有人可能会说，这有什么难的，每种编程语言都有 random 函数，直接调用不就就可以得到很多随机数吗？的确，这些 random 函数确实能产生一些看上去随机的数。但事实上，一般计算机产生的随机数并不是真正的 ”随机”，而是统计意义上的随机，一般称为伪随机。

我们下面以 python 为例，看看计算机产生的随机数是什么样的：

首先导入 random 库：

import random

a = random.random()
print(a)

多次执行，产生的结果依次为：

0.09750019933054854
0.3646950242728466
0.4944332586714282 
0.8269252120297756
0.7433732383902878 

每次结果都不一样，看上去是挺随机的。

但是我们给这个随机数加上一个 seed（种子）试试：

import random

random.seed(1)
a = random.random()
print(a)

多次执行，产生的结果依次为：

0.13436424411240122
0.13436424411240122
0.13436424411240122
0.13436424411240122
0.13436424411240122

产生的结果都是一样的，那说明加了这个 seed 之后，随机数变得不随机了，计算机每次产生的随机数，都和这个 seed 有关系。真正的随机应该是谁也控制不了的。

目前来说，随机数生成器分为真随机数生成器和伪随机数生成器。真随机数生成器则是使用硬件，通过收集周围环境的“噪声”，比如量子现象、光电效应、热力学噪声等等，由于这些噪声都完全无法预测，产生的随机数也就是真正意义上的随机。而计算机生的随机数生成器一般都是伪随机数生成器，系统将各种变量、算法当做这个 seed，模拟得到随机数。最常见的就是使用时间戳作为 seed，可以保证每次得到的随机数都不一样。