预测Javascript的种子'；随机数学

好的，我正在做一些关于如何用Math.random方法生成随机数的研究。到目前为止，我了解到它是从一个“随机”种子开始的，这个种子被插入到一些复杂的方程中，以创建一个随机数。如果种子总是一样的，结果会永远一样吗

我听说Math.random的种子是通过当前时间生成的，对吗？他们必须使用当前时间，一直到毫秒或其他什么，因为如果你不这样做，你会得到同样的结果

种子到底是什么？是“10:45”之类的时间，还是“10:45 11/8/12”之类的时间和日期，还是某种组合

如何找到种子，以便预测产量

我希望能够插上插头：

alert(Math.floor((Math.random()*10)+1));

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进入我的url栏，并能够预测结果。这是可能的吗？

种子是一个数值，所以我猜如果调用

Date.now（）

（或者

new Date（）.getTime（）

，对于较旧的浏览器）就会得到它

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但是，我不确定何时获取该种子，或者该种子是否与当前页面隔离，或者是否与整个浏览器进程共用。预测随机数被认为是非常困难或不可能的，这就是随机数的全部意义。

种子可能比毫秒计数更重要，因为你可以在同一毫秒内多次调用Math.random（），每次都会返回不同的值

for (var i = 0; i < 3; i++) {
    console.log(Math.random(), (new Date()).getTime());
};

如果我实现它，我可能会根据毫秒计数生成初始种子，然后每次调用它时添加1，这样就不会两次获得相同的种子值

这里有一种100%准确的方法，可以从

Math.random（）

预测输出：

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现在

Math.random（）

将始终返回

.5

不，您无法预测种子，但您可以先发制人地生成足够的数字，以便准确地强制匹配

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无论如何，从阅读RNG的wiki页面开始，看看PRNG的实际实现。

我查看了Rhino，以找出它们使用的伪随机函数。显然，它们与中定义的

Math.random

函数有关

Math.random

的文档说明：

返回带正号的双精度值，大于或等于0.0且小于1.0。返回值是从该范围内以（近似）均匀分布伪随机选择的

当第一次调用此方法时，它会创建一个新的伪随机数生成器，就像表达式一样

此后，这个新的伪随机数生成器将用于此方法的所有调用，并且不会在其他任何地方使用

此方法已正确同步，以允许多个线程正确使用。然而，如果许多线程需要以很快的速度生成伪随机数，那么它可以减少每个线程拥有自己的伪随机数生成器的争用

因此，我检查了

java.util.Random

的文档，发现（对于默认构造函数）：

创建一个新的随机数生成器。其种子已初始化为基于当前时间的值：

在同一毫秒内创建的两个随机对象将具有相同的随机数序列

现在我们可以确定种子是以毫秒为单位的当前时间。此外，该文件还说明：

使用单个长种子创建新的随机数生成器：

用于保持伪随机数生成器状态的方法

setSeed

方法的

使用单个长种子设置此随机数生成器的种子。setSeed的一般约定是，它改变这个随机数生成器对象的状态，使其处于完全相同的状态，就好像它是用参数seed作为种子创建的一样。方法setSeed由Random类实现，如下所示：

public double nextDouble() {
    return (((long)next(26) << 27) + next(27))
        / (double)(1L << 53);
}

synchronized protected int next(int bits) {
    seed = (seed * 0x5DEECE66DL + 0xBL) & ((1L << 48) - 1);
    return (int)(seed >>> (48 - bits));
}

显然，在

下一个
功能中：

生成下一个伪随机数。子类应该重写它，因为所有其他方法都使用它

next
功能的实现如下：

public double nextDouble() {
    return (((long)next(26) << 27) + next(27))
        / (double)(1L << 53);
}

synchronized protected int next(int bits) {
    seed = (seed * 0x5DEECE66DL + 0xBL) & ((1L << 48) - 1);
    return (int)(seed >>> (48 - bits));
}

synchronized protected int next（整数位）{
seed=（seed*0x5deec66dl+0xBL）和（（1L>>（48位））；
}

这就是您要寻找的伪随机函数。正如文档中所述：

这是一个线性同余伪随机数生成器，由D.H.Lehmer定义，Donald E.Knuth在《计算机编程艺术》第2卷：半数值算法，第3.2.1节中描述

但是请注意，这只是Rhino使用的随机数生成器。其他实现（如Spidermonkey和V8）可能有自己的伪随机数生成器。
Math.random（）的全部要点是您无法预测它（至少，不是没有很大的困难）.有没有人在这里阅读
v8
的源代码给我们一个明确的答案？@tishuo-我阅读了Rhino的源代码，并根据我读到的内容回答了这个问题：@43.52.4D。有一种方法可以找到答案。开始做吧，十年后我们会得到答案，意思是，如果可能的话……你是真的吗？！这是codChrome数学背后的e.random（）：看起来它基本上将使用您的系统的随机数生成器，所以它的性能最终取决于您的操作系统的RNG。+1，很好的答案，因此这意味着至少我可以根据时间的准确性列举一系列可能的时间，至少我可以得到一个可能的随机数列表（出于安全原因，这肯定是不安全的）。但是对于最初的问题，可能不是，除非您能够准确地获得毫秒值。@aa如果您正在编写一个webapp u，那么它取决于实现，这是正确的
public Random(long seed) { setSeed(seed); }

synchronized public void setSeed(long seed) {
    this.seed = (seed ^ 0x5DEECE66DL) & ((1L << 48) - 1);
    haveNextNextGaussian = false;
}

public double nextDouble() {
    return (((long)next(26) << 27) + next(27))
        / (double)(1L << 53);
}

synchronized protected int next(int bits) {
    seed = (seed * 0x5DEECE66DL + 0xBL) & ((1L << 48) - 1);
    return (int)(seed >>> (48 - bits));
}