命名空间：System
表示伪随机数生成器，一种能够产生满足某些随机性统计要求的数字序列的设备。
伪随机数是以相同的概率从一组有限的数字中选取的。所选数字并不具有完全的随机性，因为它们是用一种确定的数学算法选择的，但是从实用的角度而言，其随机程度已足够了。
伪随机数的生成是从种子值开始。如果反复使用同一个种子，就会生成相同的数字系列。产生不同序列的一种方法是使种子值与时间相关，从而对于 Random 的每个新实例，都会产生不同的系列。默认情况下，Random 类的无参数构造函数使用系统时钟生成其种子值，而参数化构造函数可根据当前时间的计时周期数采用 Int32 值。但是，因为时钟的分辨率有限，所以，如果使用无参数构造函数连续创建不同的 Random 对象，就会创建生成相同随机数序列的随机数生成器。
通过创建单个而不是多个 Random 对象可以避免此问题。
若要提高性能，请创建一个随时间推移能生成多个随机数的 Random 对象，而不要反复新建会生成同一个随机数的 Random 对象。
名称 ● 说明
Equals ● 确定指定的 Object 是否等于当前的 Object。（继承自 Object。）
Finalize ● 允许 Object 在“垃圾回收”回收 Object 之前尝试释放资源并执行其他清理操作。（继承自 Object。）
GetHashCode ● 用作特定类型的哈希函数。（继承自 Object。）
GetType ● 获取当前实例的 Type。（继承自 Object。）
MemberwiseClone ● 创建当前 Object 的浅表副本。（继承自 Object。）
Next ● 已重载。 返回随机数。
NextBytes ● 用随机数填充指定字节数组的元素。
NextDouble ● 返回一个介于 0.0 和 1.0 之间的随机数。
Sample ● 返回一个介于 0.0 和 1.0 之间的随机数。
ToString ● 返回表示当前 Object 的 String。（继承自 Object。）
我们可以使用两种方式初始化一个随机数发生器：
第一种方法不指定随机种子，系统自动选取当前时间作为随机种子：
Random ro = new Random();
第二种方法可以指定一个int型参数作为随机种子：
int iSeed=10;
Random ro = new Random(10);
long tick = DateTime.Now.Ticks;
Random ran = new Random((int)(tick & 0xffffffffL) | (int) (tick >> 32));
这样可以保证99%不是一样。
之后，我们就可以使用这个Random类的对象来产生随机数，这时候要用到Random.Next()方法。这个方法使用相当灵活，你甚至可以指定产生的随机数的上下限。
不指定上下限的使用如下：
int iResult;
iResult=ro.Next();
下面的代码指定返回小于100的随机数：
int iResult;
int iUp=100;
iResult=ro.Next(iUp);
而下面这段代码则指定返回值必须在50-100的范围之内：
int iResult;
int iUp=100;
int iDown=50;
iResult=ro.Next(iDown,iUp);
除了Random.Next()方法之外，Random类还提供了Random.NextDouble()方法产生一个范围在0.0-1.0之间的随机的双精度浮点数：
double dResult;
dResult=ro.NextDouble();
但是用Random类生成题号，会出现重复，特别是在数量较小的题目中要生成不重复的的题目是很难的。
参考了网上的一些方法，找到两类解决方法，一类是通过随机种子入手，使每一次的随机种子不同，来保证不重复；第二类是使用一些数据结构和算法。
下面主要就第二类介绍几个方法：
方法1：思想是用一个数组来保存索引号，先随机生成一个数组位置，然后把随机抽取到的位置的索引号取出来，并把最后一个索引号复制到当前的数组位置，然后使随机数的上限减一，具体如：先把这100个数放在一个数组内，每次随机取一个位置（第一次是1-100，第二次是1-99，...），将该位置的数用最后的数代替。
| int[] index = new int[15]; for (int i = 0; i < 15; i++) index = i; Random r = new Random(); //用来保存随机生成的不重复的10个数 int[] result = new int[10]; int site = 15;//设置上限 int id; for (int j = 0; j < 10; j++) { id = r.Next(1, site - 1); //在随机位置取出一个数，保存到结果数组 result[j] = index[id]; //最后一个数复制到当前位置 index[id] = index[site - 1]; //位置的上限减少一 site--; } |
方法2：利用Hashtable。
| Hashtable hashtable = new Hashtable(); Random rm = new Random(); int RmNum = 10; for (int i = 0; hashtable.Count < RmNum; i++) { int nValue = rm.Next(100); if (!hashtable.ContainsValue(nValue) && nValue != 0) { hashtable.Add(nValue, nValue); Console.WriteLine(nValue.ToString()); } } |
方法3：递归，用它来检测生成的随机数是否有重复，如果取出来的数字和已取得的数字有重复就重新随机获取。
| Random ra=new Random(unchecked((int)DateTime.Now.Ticks)); int[] arrNum=new int[10]; int tmp=0; int minValue=1; int maxValue=10; for (int i=0;i<10;i++) { tmp=ra.Next(minValue,maxValue); //随机取数 arrNum=getNum(arrNum,tmp,minValue,maxValue,ra); //取出值赋到数组中 } ......... ......... public int getNum(int[] arrNum,int tmp,int minValue,int maxValue,Random ra) { int n=0; while (n<=arrNum.Length-1) { if (arrNum[n]==tmp) //利用循环判断是否有重复 { tmp=ra.Next(minValue,maxValue); //重新随机获取。 getNum(arrNum,tmp,minValue,maxValue,ra);//递归:如果取出来的数字和已取得的数字有重复就重新随机获取。 } n++; } return tmp; } |
using System;
using System.Security.Cryptography;
public class RNG
{
private static RNGCryptoServiceProvider rngp = new RNGCryptoServiceProvider();
private static byte[] rb = new byte[4];
/// <summary>
/// 产生一个非负数的乱数
/// </summary>
public static int Next()
{
rngp.GetBytes(rb);
int value = BitConverter.ToInt32(rb, 0);
if (value < 0) value = -value;
return value;
}
/// <summary>
/// 产生一个非负数且最大值在 max 以下的乱数
/// </summary>
/// <param name="max">最大值</param>
public static int Next(int max)
{
rngp.GetBytes(rb);
int value = BitConverter.ToInt32(rb, 0);
value = value % (max + 1);
if (value < 0) value = -value;
return value;
}
/// <summary>
/// 产生一个非负数且最小值在 min 以上最大值在 max 以下的乱数
/// </summary>
/// <param name="min">最小值</param>
/// <param name="max">最大值</param>
public static int Next(int min, int max)
{
int value = Next(max - min) + min;
return value;
}
}