在计算机程序中，RNG 代表随机数生成器。它是一个计算机程序，旨在生成可预测的、看似随机的数字序列，也称为伪随机数。
应用场景
RNG 具有广泛的应用场景，例如：密码学、游戏开发、金融交易等领域。在密码学中，RNG 被用于生成加密密钥、数字签名和安全材料。在游戏开发中，RNG 被广泛应用于生成游戏中的随机事件，如掉落物品、怪物的行动等。在金融交易中，RNG 被用于确定股票价格、利率变化等随机因素。
真随机数与伪随机数
真正的随机数是指完全不受任何人工干预且纯随机的数字序列。然而，人们无法通过计算机程序来生成真正的随机数，只能生成伪随机数。伪随机数是由计算机程序生成的数字序列，看起来像是随机生成的数字序列，但实际上是由一个确定的算法和种子值来控制生成的。
常见的 RNG 算法
常见的 RNG 算法包括线性同余法、Mersenne Twister 算法等。其中，线性同余法是最简单和最常用的伪随机数生成算法之一，它通过以下公式来计算下一个随机数：
Xn+1 = (aXn + c) mod m
其中，Xn 为当前的随机数，a 和 c 为常数，m 为模数。然而，线性同余法存在周期性较短的问题，因此在实际应用中不太适用。
Mersenne Twister 算法是一种高质量的伪随机数生成算法，它产生 128-bit 随机数，周期长度为 2^19937-1，被认为是目前最好的伪随机数生成算法之一。
总结
RNG 是计算机程序中的随机数生成器，被广泛应用于密码学、游戏开发、金融交易等领域。由于无法生成真正的随机数，只能生成伪随机数，因此需要使用各种算法来控制伪随机数的生成。在实际应用中，需要根据具体的场景选择合适的 RNG 算法。
