前言
从入职到现在一直在使用随机数，只知道在使用随机数时，需要先设置一下随机种子，但却不知道为什么要这么做，知其然不知其所以然，今天刚好又用到了，然后就想彻底搞明白
伪随机数
其实我们现在很多地方使用的随机数都是伪随机数，为什么这么说呢？因为产生的随机数都是有规律的，并不是真正的随机（无规律），是通过算法产生的，跟传入的随机种子有关（随机种子稍后会说）。如果传入的随机种子相同，则每次产生的随机数也相同：
--lua
math.randomseed(6)
for i=1,10 do
local randomNum = math.random()
print(randomNum)
end
产生的输出如下：
多次运行，可以看到，每次运行的结果都相同。（注：单次运行，产生10个的随机数是不相同的，但每次运行，都是同样这10个不同随机数，这显然不是我们想要的结果）
随机种子
上面可以知道，我们使用的大多数random函数都是伪随机函数，那怎么才能做到每次运行产生的随机数不同？这就要使用到随机种子。什么是随机种子？伪随机数是由算法产生的，随机种子就是给这个算法提供一个初始参数。以线性同余发生器为例：
这个说的有点绕，其实简化了就是下面的公式:
RAND_SEED=(RAND_SEED*123+59)%65536;
解释一下：你传入的随机种子会被当做该算法的初始参数，也就是上面的RAND_SEED，也就是用这个参数乘以一个常量123，再加上一个常量59，然后用一个很多大的数65536取余，得到第一个随机数。然后把生成的第一个随机数再次当做参数，生成第二个随机数...依次类推，得到所需的所有随机数。
这就是为什么随机种子一样，每次运行得到的随机数也是一样的
随机种子选取
随机种子的选取，对伪随机数的随机性至关重要，每次运行的随机种子一定要不同，所以在很多地方你都可以看到用当前的时间作为随机种子，这已经满足了大多数需求。但是这也有弊端，还是以lua为例来说明：
math.randomseed(os.time())
function testRandom()
for i=1, 5 do
print(math.random())
end
end
testRandom()
虽然我们使用了时间作为随机种子，但如果两次运行的时间很接近，得到的随机数还是很相似甚至相同，因为os.time()返回的秒级的时间，时间粒度不够精细。
那怎么才能避免这种情况呢？可以使用下面的方法，获取时间的后六位，并做倒置，这样即使时间变化不大，也能产生差别很大的随机数：
math.randomseed(tostring(os.time()):reverse():sub(1, 6))
总结
综上，现在可以理解，为什么随机种子称为“种子”，因为真的很像一颗“种子”，不同“种子”可以生成不同的随机“树”，相同的“种子”生成的随机“树”也是一样的，是不是很形象！
所以在使用时，要注意一下两点：
- 程序启动时，只需要设置一次随机种子即可（除非你真的知道你在干什么）
- 每次程序启动，随机种子要选取不一样，当前时间作为随机种子是个好方法，但有可能因为精度不够，造成随机数不够随机，因此可以使用精度更高的时间并且倒置该数。
