如何在C中预测Rand（）函数？

我正在尝试制作一个预言器，它可以预测序列中的下一个随机数。我有一个随机生成的数字数组。

如果你有实际的随机数字，就没有办法预测它们

软件可以编程使用实际的随机数，这些随机数是通过监测背景辐射、原子衰变和来自不同组件的电噪声等随机事件获得的。这通常仅用于创建加密密钥等关键应用程序，因为该操作将阻塞，直到收集到足够的“随机位”

大多数软件使用一种算法，根据种子和过去的事件（如对PRNG的调用、经过的时间等）创建随机数。如果您知道所使用的算法及其用于输入的所有事件，或者能够将种子重置为已知值，则可以100准确地预测这些数字。

the

rand（）

函数是一个伪随机数生成器（PRNG）。它不是熵的来源。如果知道种子，则可以完全预测序列，因为它是确定性的，通常基于（LCG）。这样的生成器有一个有限的周期长度，之后它们会重复

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如果您知道给定的序列是从一开始就开始的，那么强制种子查找匹配的初始序列就很简单了。否则，您可以使用一些统计方法来缩小潜在种子的范围。

请解释，如果您成功，这并不意味着实现中存在缺陷。或者您是否在考虑为srand（）使用一个常量种子，记录几个rand（）然后从头开始？这不是一个“知道”的神谕。我一点也不清楚你在问什么。你在寻找算法吗？劝告关于如何实现

rand（）

的知识？事实并非如此，你应该多读一点关于数学中熵的知识，随机性在数学上和数学上都是一个非常复杂的问题philosophically@DrPrItay哪一部分不是真的？通过监测原子衰变事件可以得到真正的随机数，或者通过将种子重置为已知值可以得到可预测的随机数？那么哲学部分来了，谁说监测原子衰变是随机的，或者是在随机物质中行为？即使代表粒子波函数的路径积分在某些情况下也被视为非随机的，纯粹是统计的，这都是你所看到的分辨率问题，以及你如何从数学上定义一个随机事件，有些人会说没有任何东西是随机的，这都是一个数学解决的问题@DrPrItay你的反对意见是基于古老的哲学问题，这些问题无法得到明确的回答。OP问了一个基于数学的编程问题。我同意我来自某种加密背景，我遇到了一个家伙，他成功地预测了python的随机性，我也遇到了一篇博客文章，对crand（）做了同样的事情，因此说你无法预测这些数字是完全错误的，我在找我们说的那个博客，这比说你不能预测随机数要准确得多，但是我不认为它回答了这个人的问题，我遇到过一些博客，在展示c随机数是多么容易预测之前，因为它的低熵，在我们说的时候寻找它，我相信有人对此做了充分的分析。如果你找到了帖子，请用链接发布答案！这是针对python的，但概念是相同的