Javascript里Math.random()产生的随机数的规律是伪随机数在范围从0 到小于1,也就是说,从 0(包括 0)往上,但是不包括 1(排除 1),然后您可以缩放到所需的范围。实现将初始种子选择到随机数生成算法;它不能被用户选择或重置。
伪随机数在范围从0 到小于1,也就是说,从 0(包括 0)往上,但是不包括 1(排除 1),然后您可以缩放到所需的范围。实现将初始种子选择到随机数生成算法;它不能被用户选择或重置。
请注意,由于 JavaScript 中的数字是 IEEE 754 浮点数字,具有最近舍入(round-to-nearest-even)的行为,因此以下函数的范围 (不包括Math.random() 本身) 并不准确。如果选择了非常大的边界 (2^53 或更高), 在极罕见的情况下会计算通常 – 排除(usually-excluded)的上界。(注:round-to-nearest-even 采用最近舍入的去偶数舍入的方式,对.5 的舍入上,采用取偶数的方式)
function getRandom() {
return Math.random();
}
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这个例子返回了一个在指定值之间的随机数。这个值不小于 min(有可能等于),并且小于(不等于)max。
function getRandomArbitrary(min, max) {
return Math.random() * (max – min) + min;
}
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这个例子返回了一个在指定值之间的随机整数。这个值不小于 min (如果 min 不是整数,则不小于 min 的向上取整数),且小于(不等于)max。
function getRandomInt(min, max) {
min = Math.ceil(min);
max = Math.floor(max);
return Math.floor(Math.random() * (max – min)) + min; //不含最大值,含最小值
}
延伸阅读:
伪随机数生成器是由冯诺依曼在 1946 年创造的。他的基本思想是从一个随机数种子开始,对其平方,然后取中间值。接下来重复对得到的数取平方并取中间值的过程,就会得到一个具有统计意义属性的随机数序列了。这也就是广为人知的平方取中法。
然而,冯诺依曼的方法并没有经得住时间的考验,因为不论从什么随机种子开始,序列最终都会落入某个短循环序列,比如:8100,6100,4100,8100,6100,4100……。
序列中的数字是依赖于前一个数字的这种生成函数,上面的重复循环问题是不可避免的。但是如果说这个循环间隔非常非常大,对实际应用并不会产生影响,那会怎样呢?
1949 年,数学家 D.H.Lehmer 利用线性同余生成器(LCG)实现了这一思路。下面给出的是基于 Lehmer 的方法所实现的一种朴素 PRNG,叫做中央随机数生成器,使用 JavaScript 在 1995 年写的。
// The Central Randomizer 1.3 (C) 1997 by Paul Houle (paul@honeylocust.com)
// See: http://www.honeylocust.com/javascript/randomizer.html
rnd.today=new Date();
rnd.seed=rnd.today.getTime();
function rnd() {
rnd.seed = (rnd.seed*9301+49297) % 233280;
return rnd.seed/(233280.0);
};
function rand(number) {
return Math.ceil(rnd()*number);
};
注意代码中的魔法数字(如 9301 等),这些数字(通常是质数)是用来最大化重复区间的——上面所提到的自我重复的循环区间。这种 PRNG 使用当前时间作为种子值,重复区间可以达到 2 的 31 次方。
这种中央随机生成器发明之初非常流行,因为那时的 JavaScript 1.0 还没有内置 Math.random() 函数,当时的 Web 1.0 环境下,大家都想让自己的 banner 广告随机旋转。一个开发者 Paul Houle 说道:“它在很多情况下已经很好用了,但是不能使用它来做保密使用”。
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