在 JavaScript 中，我們可以使用 Math.random() 函數來生成隨機數。這個函數會返回一個介于 0（包括）和 1（不包括）之間的隨機浮點數。

但是， Math.random() 函數是如何生成這些隨機數的呢？背后有什么算法呢？

偽隨機數生成器

Math.random() 函數實際上使用了一個稱為偽隨機數生成器（PRNG）的算法。PRNG 是一個確定性的算法，它可以生成看似隨機的數字序列，但實際上是可預測的。JavaScript 中使用的 PRNG稱為梅森旋轉算法（Mersenne Twister）。它是一種非常復雜的算法，可以生成非常高質量的隨機數。

梅森旋轉算法

梅森旋轉算法是一個線性同余生成器（LCG）。LCG 是一種簡單類型的 PRNG，它使用以下公式生成隨機數：```X <sub>i+1</sub> = (a X <sub>i</sub> + c) % m```其中：X _i 是第 i 個隨機數a、c 和 m 是常數梅森旋轉算法使用以下參數：a = 0x9908B0DFc = 0x3C6EF372m = 2 ¹⁹⁹³⁷ -1

種子

PRNG 需要一個種子值來生成隨機數序列。種子值是一個確定的值，它決定了隨機數序列的起始狀態。在 JavaScript 中， Math.random() 函數使用當前時間戳作為種子值。這使得每次函數被調用時，生成的隨機數序列都是不同的。

注意事項

雖然梅森旋轉算法可以生成非常高質量的隨機數，但它并不是真正的隨機。這是因為：它是一個確定性的算法，這意味著每次使用相同的種子值時，它都會生成相同的隨機數序列。它使用有限的狀態空間，這意味著只能生成有限數量的不同隨機數。這對于大多數應用程序來說通常不是問題。但是，對于需要真正隨機性的應用程序，例如密碼學，則需要使用真正的隨機數生成器（TRNG）。

結論

JavaScript 中的 Math.random() 函數使用梅森旋轉算法來生成偽隨機數。雖然這些隨機數對于大多數應用程序來說足夠好了，但它們并不是真正的隨機。對于需要真正隨機性的應用程序，則需要使用真正的隨機數生成器。

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