--- # 前言 在现代计算机编程中，使用伪随机的数字序列进行模拟、测试和加密等任务是相当常见的，而作为一门基础且强大的程序设计语言的 C 语言提供了多种方式来产生高质量的随即（或称“假”）数值数据流以供这些应用场景的需求所利用。《Random Number Generator (RNG) in the context of a programming language like "c"》这篇文章将深入探讨如何在 c 中创建和使用一个基本的 RNG 以及如何评估其质量以确保其在各种应用程序中的可靠性及安全性 。 #2 . 基本概念：什么是 Random number generator? 在数学上，“random”一词通常指的是没有可预测模式的任意性；而在计算领域里，" random numbers"，特别是那些由算法生成的被称为 “pseudo-randoms”，因为它们实际上是由确定的公式或者种子值通过一系列的计算产生的看似无序的数据集。"Rngs",即我们这里讨论的重点——能够根据初始状态(seed)，经过特定运算后输出一连串看起来毫无规律但实际遵循一定概率分布特性的数的工具/方法集合。“Seed”（种子的意思）是一个起始输入的值, 它决定了整个数列的性质以及后续所有输出的结果; 因此选择合适的 seed 是非常重要的部分之一: 一个好的 start value 可以确保 rnn 的品质并防止它被轻易地预知未来可能的输出了。”因此对于任何需要用到 rng 进行工作的程序来说 , 选择合适的方法去初始化这个开始点就变得至关重要了.”下面我们将介绍几种常见于现代软件工程实践中使用的技术手段及其优缺点分析.“3”. 实现基于不同方法的 RNG 技术概述a). Linear Congruential Generators （LCGs）：这是最简单也是最早的一种 psrn 方法 ，它的基本形式如下 ：X_next = ((A * X + B ) % M), A 、B 和M 为常数并且满足一定的条件以保证结果的均匀性和周期长度 ；b ). Mersenne Twister : 由 Makoto Matsumoto 与 Takuji Nishimura 设计开发出来的一个非常流行的高质量的 prg ; 其特点在于拥有非常大的周期和一个很好的位操作优化使得它在性能方面表现优异而且可以同时支持多个并行实例而不影响彼此之间的独立性 ”4“. 如何评价 PRN 质量？当我们设计了一个新的 PGN 并希望将其用于实际应用时我们需要对其质量和特性做出一些判断才能确定是否符合我们的需求那么有哪些指标可以用来衡量呢 ? 首先我们可以从以下几个方面入手考虑：“Uniformity”: 即每个可能的结果出现的频率应该大致相等；“Periodicity”：指该系列能重复循环的长度越接近无穷大越好因为它意味着更少的模式出现从而更难被发现其中存在的规则进而提高安全系数等等其他因素如相关性检验也常用来检测两个连续之间是否存在某种关系如果存在则说明此PRNs不适合某些对隐私保护要求较高的场合下使用了…”5.. 小结以上内容介绍了关于PNN的基本知识包括定义类型分类评价指标等方面信息同时也提到了两种常用技术在具体实践当中运用情况最后还强调了在选用过程中需要注意到的一些关键问题比如正确设置初识化参数保证足够长度的循环节制等因素都是决定最终效果好坏与否的关键所在…6 .. 结语综上所述无论是在理论研究还是在实际项目工作中正确地理解和掌握好pgn相关知识和技能都显得尤为重要尤其是当涉及到信息安全等领域时候更是如此只有真正了解掌握了才能够在面对复杂多变情况下从容应对挑战解决问题为社会发展贡献出自己的一份力量！