隨機數產生器

使用瀏覽器的生成最小值和最大值之間的隨機數 crypto.getRandomValues 對於密碼學上的強隨機性—不可預測 Math.random.

預設行為傳回 1 到 100 之間的 10 個整數。對於擲骰、抽牌、採樣以及任何需要可靠的「真正隨機」選擇的地方很有用。

人們產生隨機數的目的是什麼

抽獎/抽獎/贈品抽獎

從參與者清單中選擇一個獲勝者號碼（1 到 N）。密碼隨機；如果有人質疑這個選擇，這是有道理的。

擲骰子

擲一個或多個任一面數的骰子。 1–6 表示 d6，1–20 表示 d20，1–100 表示百分位數。

隨機抽樣

從 M 清單中隨機選擇 N 行進行快速抽查或 QA 通過。

遊戲機制

隨機事件觸發、傷害檢定、戰利品掉落－任何需要檢定的遊戲邏輯。

測試數據生成

為 QA 測試資料產生隨機 ID、價格或數量 — 比手動輸入虛假數字要快得多。

crypto.getRandomValues 和統一範圍映射

該工具使用 Web Crypto API crypto.getRandomValues() 產生加密的強隨機值。在底層，它從作業系統的 CSPRNG 中提取 32 位元無符號整數（例如， /dev/urandom 在 Unix 上）。對於整數輸出，它透過模數縮減將原始 32 位元值對應到請求的範圍，拒絕超出範圍的值以消除偏差。對於十進制輸出，它除以 2^32 以產生 [0,1) 中的統一浮點數，然後縮放到所需的間隔。這避免了使用可預測的線性同餘產生器 Math.random().

該工具永遠不會播種；每次呼叫都會拉動新的熵。透過將產生的數字儲存在客户端中來強制執行重複預防 Set 並丟棄衝突，直到滿足請求的計數（實際上受範圍大小的限制）。所有計算都發生在瀏覽器中；沒有資料透過網路發送。

如何產生一個範圍內的隨機數

1. 設定最小值和最大值（例如 1 和 100）。
2. 選擇輸出類型：整數或小數（小數位數）。
3. 切換重複處理：允許重複或強制執行唯一值。
4. 按一下「生成」即可立即產生一組隨機數。

包含邊界、重複項和非常大的範圍

最小值 > 最大值

返回空集或提示更正順序；沒有產生任何數字。

範圍小於請求的計數

獨特模式會無限循環；工具警告或限制範圍大小。

範圍非常大 ( > 2^53 )

精確度受到 IEEE-754 double 的限制； min 和 max 被視為包含在內，但小數產生可能會失去精確度。

零範圍的十進制

當 min 等於 max 時，每個「隨機」數字都是該固定值，無論類型為何。

公平抽獎、贈品和無偏見抽樣

• 對於抽獎或競賽獲勝者，請始終使用不重複的整數模式，以實現公平、便於審計的序列。
• 如果您需要可重複的序列進行測試，請與基於當前時間的種子配對 - 但請注意，此工具使用加密隨機性並且不會公開種子。
• 產生統計採樣的小數時，請將精確度設定為至少 6 位元以避免離散化偽影。
• 為避免偏差，請確保在使用拒絕採樣時要求的範圍不是 2 的精確冪；該工具在內部處理這個問題。

加密隨機性與 Math.random 和骰子

這種基於瀏覽器的生成器與常見的程式替代方案相比如何？

從 RAND 的隨機數字表到 CSPRNG

機械地產生隨機數的概念可以追溯到古代的骰子（公元前 3000 年）。在計算領域，約翰·馮·諾依曼 (John von Neumann) 在 1946 年提出了中方方法，但現代加密安全偽隨機數產生器 (CSPRNG) 在 20 世紀 90 年代出現，採用了 Yarrow (1999) 和 Fortuna 等演算法。 Web Crypto API 於 2014 年實現標準化，使瀏覽器應用程式可以直接存取作業系統的熵池——取代了較弱的熵池 Math.random() 在大多數引擎上，它使用非加密 PRNG，如 xorshift128+。