見到這個隨機數生成演算法好幾次了，乍看有點雞肋，本來用Math.random()就可以的事，想不清楚為什麼他要用9301,49297,233280這三個數字？其中有道理嗎？還是僅是隨意選的三個數？但是這個組合貌似流傳很廣，好多網站原始碼裡都見到過。

// 生成隨機數
export function generateRandom (number) {
  function rnd (seed) {
    seed = ( seed * 9301 + 49297 ) % 233280
    return seed / ( 233280.0 )
  }
  let today = new Date()
  let seed 
 
= today.getTime()
  return Math.ceil(rnd(seed) * number)
}

　　很多人認為這是簡單的Magic Number，其實這背後有內在的原因，這三個數字並不是隨便亂選出來的。

1、入門級的選擇標準

　　這種偽隨機數生成器叫做線性同餘生成器（LCG, Linear Congruential Generator)，幾乎所有的執行庫提供的rand都是採用的LCG，形如：

　　生成的偽隨機數序列最大週期m，範圍在0到m-1之間。要達到這個最大週期，必須滿足

• c與m互質
• a - 1可以被m的所有質因數整除
• 如果m是4的倍數，a - 1也必須是4的倍數

　　以上三條被稱為Hull-Dobell定理。

　　作為一個偽隨機數生成器，週期不夠大是不好意思混的，所以這是要求之一。可以看到，a=9301, c = 49297, m = 233280這組引數，以上三條全部滿足。

2、進階級的選擇標準

　　要在偽隨機數生成器界混，僅僅入門是不夠的。

　　從工程的角度來講，的值要（在合理的範圍內）足夠小，以避免溢位的問題。

　　從安全（實用）性的角度來講，還要滿足良好的隨機性，這一點可以通過Knuth's Spectral Test來評估（見[2][3]），要通過2,3,4,5以及6維的Spectral Test才行。

　　Spectral Test考察的就是生成的偽隨機數序列在超空間的網格結構（lattice structure），當年IBM的RANDU子程式鬧出的烏龍，連3維的Spectral Test就不能通過。

　　其中每個點代表三個連續的RANDU生成的偽隨機數值，可以看到所有偽隨機數分佈在了15個二維平面上。在這種要求面前，c的值最好：

• 是質數 （c = 49297就是質數）
• 接近,(m = 233280時為49297.86460172205)

　　所以有了這樣一些基本的標準，能夠選擇的引數範圍就小了很多，弄個程式跑下Spectral Test，就能得到可選的引數組。

　　如果想要更加詳盡的瞭解LCG偽隨機數生成器的性質以及引數選取、測試的數學理論，可以嘗試閱讀《計算機程式設計藝術》卷2第3章。