摘要：首次研究它的人叫约翰·冯·诺伊曼，在他之后，又有了线性同余法，同样是先找一个数做种子，接着用种子乘以一个定数，再加上另一个定数，再除以另一个定数，最后取它的余数，并不断重复上述操作。

玩了这么久的游戏，不知道你有没有想过，游戏里的随机究竟是真随机，还是伪随机呢？

真随机很好理解，99%的概率，但很可能你连砍了几十刀，一刀都没爆…

而别人就算只有1%的概率，也防不住百发百中，总之，无法预测。

再来说伪随机，咱们先做个演示，现在，你任意取一个四位数作为随机数的种子；

然后对它进行平方，这时，你会得到一个8位数；

接着，把这个数字中间的4位数挑出来，继续对它平方，以此类推，你就能获得无数个值。

这便是最早的伪随机数生成算法——平方取中法！

首次研究它的人叫约翰·冯·诺伊曼，在他之后，又有了线性同余法，同样是先找一个数做种子，接着用种子乘以一个定数，再加上另一个定数，再除以另一个定数，最后取它的余数，并不断重复上述操作。

通过这些方法取得的数值，虽然给人的感觉是随机的，但由算法模拟的随机数，会随着取样范围的变大，让数字排列陷入循环，即：具有一定的周期性。

比如：俄罗斯方块的掉落模式——

刚开始，程序员们会预先将几种方块放到一个“包”中；

然后把它们摇匀了再随机丢给玩家，这种设计让玩家在保持新鲜感的同时，还能获得成就感。

而除了游戏外，其实，平常我们随机播放音乐，也是一种伪随机，同样是把歌单里所有歌的排列顺序给打乱后，再重新生成一个歌单。

但这种“随机”很容易就能被察觉到，如果你突然想切到上一首歌，会发现，它还是你刚刚听过的歌~

来源：冷科普