【rng是什么】RNG，全称为“Random Number Generator”，中文译为“随机数生成器”。它是一种用于生成随机数的算法或设备，在计算机科学、密码学、游戏开发、金融模拟等多个领域中广泛应用。RNG的核心功能是提供不可预测的数值序列，确保结果的随机性。
在不同的应用场景中，RNG可以分为伪随机数生成器（PRNG）和真随机数生成器（TRNG）。PRNG基于数学算法生成看似随机的数列，但其结果实际上是由初始种子值决定的；而TRNG则依赖于物理过程（如热噪声、大气噪声等）来生成真正的随机数。
一、RNG的基本概念总结
| 项目 | 内容 |
| 全称 | Random Number Generator（随机数生成器） |
| 功能 | 生成随机数，用于加密、游戏、模拟等领域 |
| 类型 | 伪随机数生成器（PRNG）、真随机数生成器（TRNG） |
| 应用场景 | 密码学、游戏开发、金融模拟、数据分析等 |
| 特点 | PRNG可预测，TRNG不可预测 |
二、RNG的应用场景
1. 密码学
在加密算法中，RNG用于生成密钥、初始化向量（IV）等关键参数，确保数据的安全性。
2. 游戏开发
游戏中常使用RNG来决定随机事件，如掉落物品、战斗结果、角色属性等，提升游戏的趣味性和公平性。
3. 金融模拟
在金融建模中，RNG用于模拟市场波动、风险评估等，帮助分析投资组合的表现。
4. 数据分析与机器学习
数据抽样、模型训练中的随机划分数据集等操作都依赖于RNG。
5. 安全系统
如验证码、身份验证等，RNG生成的随机数能有效防止攻击者预测或伪造。
三、RNG的优缺点对比
| 优点 | 缺点 |
| 提供随机性，增强安全性 | PRNG存在可预测性，可能被破解 |
| 易于实现和高效 | TRNG需要外部硬件支持，成本较高 |
| 可重复性（便于调试） | 真随机数生成速度较慢 |
四、常见RNG算法举例
| 算法名称 | 类型 | 特点 |
| Mersenne Twister | PRNG | 高性能、广泛使用 |
| Linear Congruential Generator (LCG) | PRNG | 简单但随机性较差 |
| Hardware-based RNG | TRNG | 基于物理现象，安全性高 |
| SHA-1/SHA-256 | PRNG | 基于哈希函数，安全性强 |
五、总结
RNG是现代计算中不可或缺的一部分，尤其在需要随机性的场景中扮演着重要角色。无论是游戏、加密还是数据分析，RNG都提供了基础的支持。选择合适的RNG类型和算法，能够有效提升系统的安全性、公平性和效率。