见到这个随机数生成算法好几次了，乍看有点鸡肋，本来用Math.random()就可以的事，想不清楚为什么他要用9301,49297,233280这三个数字？其中有道理吗？还是仅是随意选的三个数？但是这个组合貌似流传很广，好多网站源码里都见到过。
// 生成随机数
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)
}
很多人认为这是简单的Magic Number，其实这背后有内在的原因，这三个数字并不是随便乱选出来的。
1、入门级的选择标准
这种伪随机数生成器叫做线性同余生成器（LCG, Linear Congruential Generator)，几乎所有的运行库提供的rand都是采用的LCG，形如：
生成的伪随机数序列最大周期m，范围在0到m-1之间。要达到这个最大周期，必须满足
- c与m互质
- a - 1可以被m的所有质因数整除
- 如果m是4的倍数，a - 1也必须是4的倍数
以上三条被称为Hull-Dobell定理。
作为一个伪随机数生成器，周期不够大是不好意思混的，所以这是要求之一。可以看到，a=9301, c = 49297, m = 233280这组参数，以上三条全部满足。
2、进阶级的选择标准
要在伪随机数生成器界混，仅仅入门是不够的。
从工程的角度来讲，的值要（在合理的范围内）足够小，以避免溢出的问题。
从安全（实用）性的角度来讲，还要满足良好的随机性，这一点可以通过Knuth's Spectral Test来评估（见[2][3]），要通过2,3,4,5以及6维的Spectral Test才行。
Spectral Test考察的就是生成的伪随机数序列在超空间的网格结构（lattice structure），当年IBM的RANDU子程序闹出的乌龙，连3维的Spectral Test就不能通过。
其中每个点代表三个连续的RANDU生成的伪随机数值，可以看到所有伪随机数分布在了15个二维平面上。在这种要求面前，c的值最好：
- 是质数 （c = 49297就是质数）
- 接近
,(m = 233280时为49297.86460172205)
所以有了这样一些基本的标准，能够选择的参数范围就小了很多，弄个程序跑下Spectral Test，就能得到可选的参数组。
如果想要更加详尽的了解LCG伪随机数生成器的性质以及参数选取、测试的数学理论，可以尝试阅读《计算机程序设计艺术》卷2第3章。