浅谈种子随机数和函数在js中的实现

前言

在前端开发中，特别是在游戏开发中，我们经常使用随机数。然后我们将第一次想：Math.random，让我们来看下面的代码。
对于（var i = 0；i ）；}
运行上面的代码确实生成10个不同的数字。当然，您可以生成更多。看起来不错。如果是这样的话，就没有必要写这篇文章了。

样品

想象一下，如果在一个场景中，我们玩一个游戏，当用户玩出口的一半，这样用户可以选择继续进入下一次计划去玩，所以现在的问题是：用户数据的描述游戏进程以及用户的积分简单，我们可以记录，但障碍，飞碟游戏渲染和装饰的小玩意，他们甚至开始随机输出用户每次点到画布上，所有的事情和他们的大小，位置都记录下来，这是没有必要的。

所以种子随机数在初次登场时，如果我们在画布元素上随机绘制时，有一个种子值，所有元素的页面大小和位置都是以种子计数为基础的，那么等待第二次渲染的时候只需要通过这种类型的孩子，就不能在返回之前完成画布元素。

所以这一次，你会发现Math.random JS不足以满足要求，我们继续看代码：

复制代码代码如下所示：

math.seed = 5；math.seededrandom =功能（max，min）{λmax = min | | | | 1；0分钟；math.seed =（math.seed * 9301 + 49297）% 233280；var RND = math.seed / 233280；回报+ RND *最小（最大-最小）；}为（VAR；我= 0；我）；}
运行上面的代码，你会发现如果种子math.seed相同，然后随机数发生器不改变，哦，如果这个函数的介绍，然后返回游戏的场景是可以实现的，尽管细节还需要做得更多，但机制保证，本文的重点是实现这样的游戏。

本文的重点是：（math.seed * 9301 + 49297）% 233280，为什么这三个值，而不是其他的，这三个数的神秘的起源是什么

伪随机数发生器像math.seededrandom叫做线性同余发生器（LCG、线性同余发生器）。几乎所有的品牌所提供的运行时库LCG。
i + 1 = ai + C（mod M）
所产生的伪随机数序列的最大周期为0，m-1.to达到最大周期之间，我们必须满足：

1。C和m互质
2 a - 1可由m的所有质量因子整除。
三.如果m是4的倍数，A - 1也必须是4的倍数。

以上三个被称为赫尔多贝尔定理。作为一个伪随机数发生器，时间不够大，不好意思，所以这是一个要求。因此我们有：A = 9301，C = 49297，M = 233280，这组参数，以上三个满意。

总结

以上是JS中种子随机数的引入和作用的内容，希望能对javaｓｃｒｉｐｔ学习者有所帮助。