有程序员都说取的随机数是伪随机数的原因：1. 确定性算法生成；2. 周期性和重复性；3. 依赖初始状态（种子）；4. 缺乏真正的不确定性；5. 不满足统计测试；6. 应用中的可预测性问题。计算机生成随机数通常依赖于确定性算法，这是由计算机的性质所决定的。
1. 确定性算法生成
计算机生成随机数通常依赖于确定性算法，这是由计算机的性质所决定的。这些算法接受一个称为“种子”的初始输入，并通过该种子生成一系列数字。由于算法是确定性的，给定相同的种子，它将始终生成相同的数字序列。这远远不同于真正的随机过程，如掷骰子或放射性衰变。
2. 周期性和重复性
伪随机数生成器的输出序列是有限的，并且会在一定周期后重复。即使在大多数情况下周期非常大，但仍然存在可能性，特别是在某些特殊情况下，导致生成的序列重复。这使得伪随机数不具备真正的无限性和不可预测性。
3. 依赖初始状态（种子）
伪随机数生成器的输出取决于其初始状态，通常被称为“种子”。如果两个生成器使用相同的种子，它们将生成相同的随机数序列。这在某些情况下可能是一个问题，特别是在需要高度独立和不相关的随机数时。真正的随机性应该是独立于初始状态的。
4. 缺乏真正的不确定性
计算机是基于确定性逻辑运算的设备，而不是依赖于真正的不确定性物理过程。即使使用了外部的随机事件（如鼠标移动或硬盘读取时间）作为种子，计算机的计算本质上仍然是可预测的。这违背了真正随机性的概念。
5. 不满足统计测试
真正的随机数序列应当在统计测试中表现出一定的随机性质。伪随机数生成器必须经过严格的统计测试以确保其输出序列在某些方面类似于真正的随机数。尽管现代的伪随机数生成器在许多方面都足够好，但它们仍然无法达到真正的随机性的水平。
6. 应用中的可预测性问题
在某些应用中，如密码学和安全性相关的场景，伪随机数的可预测性可能成为一个问题。如果攻击者能够推测到生成器的种子或状态，他们可能能够预测生成的随机数，从而破坏系统的安全性。因此，在这些领域中，通常会更倾向于使用真正的随机数源。
常见问答：
- 问：为什么程序员说取的随机数是伪随机数？
- 答：程序中通常使用伪随机数生成器（PRNG）来产生随机数。这些生成器实际上是确定性算法，它们接受一个称为”种子”的输入，然后根据该种子生成一系列看似随机的数字。由于算法是确定性的，相同的种子将产生相同的随机数序列。因此，虽然在表面上看似随机，但实际上是可重复的，被称为伪随机。
- 问：有没有真正的随机数生成器？
- 答：在计算机科学中，真正的随机数生成器（TRNG）是基于物理过程的，如量子现象或热噪声。这些过程在理论上是不可预测的。然而，由于硬件的限制和成本等因素，大多数计算机系统使用的是伪随机数生成器。对于绝大多数应用来说，伪随机数已经足够满足需要，并且具有良好的性能。
- 问：如何提高伪随机数的质量？
- 答：要提高伪随机数的质量，可以使用更复杂的算法和更好的种子。一些编程语言提供了高质量的伪随机数生成器库，如C++中的\<random>库。此外，使用真正的随机数生成器也是一种提高质量的方法，但在实际应用中，考虑到性能和可用性，伪随机数通常已经足够满足大多数需求。
