.NET类库之Random 类
表示伪随机数生成器，一种能够产生满足某些随机性统计要求的数字序列的设备。
命名空间： System
程序集： mscorlib（在 mscorlib.dll 中）
C#
[SerializableAttribute]
[ComVisibleAttribute(true)]
public class Random
伪随机数是以相同的概率从一组有限的数字中选取的。所选数字并不具有完全的随机性，因为它们是用一种确定的数学算法选择的，但是从实用的角度而言，其随机程度已足够了。Random 类的当前实现是基于 Donald E. Knuth 的减随机数生成器算法的。
随机数的生成是从种子值开始。如果反复使用同一个种子，就会生成相同的数字系列。产生不同序列的一种方法是使种子值与时间相关，从而对于 Random 的每个新实例，都会产生不同的系列。默认情况下，Random 类的无参数构造函数使用系统时钟生成其种子值，而参数化构造函数可根据当前时间的刻度数采用 Int32 值。
但由于时钟分辨率有限，频繁地创建不同的 Random 对象会创建出产生相同随机数序列的随机数生成器。通过创建单个而不是多个 Random 对象可以避免此问题。
要提高性能，请创建一个 Random，以便随着时间的推移可以生成很多随机数，而不要重复新建 Random 来生成一个随机数。
在 .NET Framework 1.0 和 1.1 版中，派生自 Random 的类的最小实现需要重写 Sample 方法，以定义用于生成随机数的新算法或修改算法。然后，该派生类便可依赖 Random.Next()、Random.Next(Int32)、Random.Next(Int32, Int32)、NextBytes 和 NextDouble 方法的基类实现来调用 Sample 方法的派生类实现。
在 .NET Framework 2.0 及更高版本中，Random.Next()()()、Random.Next(Int32, Int32) 和 NextBytes 方法的行为发生了更改，因此这些方法不必再调用 Sample 方法的派生类实现。因此，派生自 Random 并且面向 .NET Framework 2.0 及更高版本的类还应重写这三种方法。
下面的代码示例使用类构造函数的不同重载创建 Random 对象，并通过这些对象生成随机整数和双精度数的序列。
// Example of the Random class constructors and Random.NextDouble( )
// method.
using System;
using System.Threading;
public class RandomObjectDemo
{
// Generate random numbers from the specified Random object.
static void RunIntNDoubleRandoms( Random randObj )
{
// Generate the first six random integers.
for( int j = 0; j < 6; j++ )
Console.Write( " {0,10} ", randObj.Next( ) );
Console.WriteLine( );
// Generate the first six random doubles.
for( int j = 0; j < 6; j++ )
Console.Write( " {0:F8} ", randObj.NextDouble( ) );
Console.WriteLine( );
}
// Create a Random object with the specified seed.
static void FixedSeedRandoms( int seed )
{
Console.WriteLine(
"\nRandom numbers from a Random object with " +
"seed = {0}:", seed );
Random fixRand = new Random( seed );
RunIntNDoubleRandoms( fixRand );
}
// Create a random object with a timer-generated seed.
static void AutoSeedRandoms( )
{
// Wait to allow the timer to advance.
Thread.Sleep( 1 );
Console.WriteLine(
"\nRandom numbers from a Random object " +
"with an auto-generated seed:" );
Random autoRand = new Random( );
RunIntNDoubleRandoms( autoRand );
}
static void Main( )
{
Console.WriteLine(
"This example of the Random class constructors and " +
"Random.NextDouble( ) \n" +
"generates the following output.\n" );
Console.WriteLine(
"Create Random objects, and then generate and " +
"display six integers and \nsix doubles from each.");
FixedSeedRandoms( 123 );
FixedSeedRandoms( 123 );
FixedSeedRandoms( 456 );
FixedSeedRandoms( 456 );
AutoSeedRandoms( );
AutoSeedRandoms( );
AutoSeedRandoms( );
}
}
/*
This example of the Random class constructors and Random.NextDouble( )
generates the following output.
Create Random objects, and then generate and display six integers and
six doubles from each.
Random numbers from a Random object with seed = 123:
2114319875 1949518561 1596751841 1742987178 1586516133 103755708
0.01700087 0.14935942 0.19470390 0.63008947 0.90976122 0.49519146
Random numbers from a Random object with seed = 123:
2114319875 1949518561 1596751841 1742987178 1586516133 103755708
0.01700087 0.14935942 0.19470390 0.63008947 0.90976122 0.49519146
Random numbers from a Random object with seed = 456:
2044805024 1323311594 1087799997 1907260840 179380355 120870348
0.21988117 0.21026556 0.39236514 0.42420498 0.24102703 0.47310170
Random numbers from a Random object with seed = 456:
2044805024 1323311594 1087799997 1907260840 179380355 120870348
0.21988117 0.21026556 0.39236514 0.42420498 0.24102703 0.47310170
Random numbers from a Random object with an auto-generated seed:
380213349 127379247 1969091178 1983029819 1963098450 1648433124
0.08824121 0.41249688 0.36445811 0.05637512 0.62702451 0.49595560
Random numbers from a Random object with an auto-generated seed:
861793304 2133528783 1947358439 124230908 921262645 1087892791
0.56880819 0.42934091 0.60162512 0.74388610 0.99432979 0.30310005
Random numbers from a Random object with an auto-generated seed:
1343373259 1992194672 1925625700 412915644 2026910487 527352458
0.04937517 0.44618494 0.83879212 0.43139707 0.36163507 0.11024451
*/
