但是，对于这个随机数发生器只有简单的解释。这是一个线性同余伪随机数发生器，其运行源于一条数学公式Ij+1 = (aIj+c) % m，其中a是乘数，c是加法偏移量，m 是模数。每次请求随机数时就会执行很大的乘法和加法运算——这里的“很大”与密钥空间有关——得到的结果将以模数的形式被返回密钥空间。
这个发生器的周期为232。虽然它绝对不能以加密为目的，但是对于最简单的随机性要求来说，它是相当足够的。randn()在循环之前将遍历整个密钥空间，下一个数由上一个来确定。
如果你想修补这个发生器，强烈建议你去阅读Knuth的The Art of Computer Programming中的第3章。随机数生成是件很容易弄糟的事情，然而Knuth会解释如何区分好的和坏的随机数生成。
不要把发生器的输出结果变成模数。如果你需要一个整数的范围，应使用分割的方法。线性同余发生器的低位是不具有随机性的。特别的是，它总是从偶数种子产生奇数，反之亦然。所以如果你需要一个随机的0或者1，不要使用：
# NOT random! Do not do this!
r.randn() % 2因为你肯定得不到随机数字。反而，你应该使用r.rand(2)。
标签：CoffeeScript
相关阅读 >>
更多相关阅读请进入《CoffeeScript》频道 >>
Vue.js 设计与实现 基于Vue.js 3 深入解析Vue.js 设计细节
本书对 Vue.js 3 技术细节的分析非常可靠，对于需要深入理解 Vue.js 3 的用户会有很大的帮助。——尤雨溪，Vue.js作者
