解决C# Random生成随机数重复的问题
在C#中我们通常使用Random类生成随机数，在一些场景下，我却发现Random生成的随机数并不可靠，在下面的例子中我们通过循环随机生成5个随机数：
for (int i = 0; i < 5; i++)
{
Random random = new Random();
Console.WriteLine(random.Next());
}
这段代码执行后的结果如下所示：
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2140400647 -
2140400647 -
2140400647 -
2140400647 -
2140400647
通过以上结果可知，随机数类生成了5个相同的数，这并非我们的预期，为什么呢？为了弄清楚这个问题，零度剖析了微软官方的开源Random类，发现在C#中生成随机数使用的算法是线性同余法，经百科而知，这种算法生成的不是绝对随机，而是一种伪随机数，线性同余法算法的的公式是：
第N+1个数 = ( 第N个数 * A + B) % M上面的公式中A、B和M分别为常数，是生成随机数的因子，如果之前从未通过同一个Random对象生成过随机数（也就是调用过Next方法），那么第N个随机数为将被指定为一个默认的常数，这个常数在创建一个Random类时被默认值指定，Random也提供一个构造函数允许开发者使用自己的随机数因子，这一切可通过微软官方开源代码看到：
public Random() : this(Environment.TickCount) { }
public Random(int Seed) { }
通过默认构造函数创建Random类时，一个Environment.TickCount对象作为因子被默认传递给第二个构造函数，Environment.TickCount表示操作系统启动后经过的毫秒数，计算机的运算运算速度远比毫秒要快得多，这导致一个的具有毫秒精度的因子参与随机数的生成过程，但在5次循环中，我们使用了同一个毫秒级的因子，从而生成相同的随机数，另外，第N+1个数的生成与第N个数有着直接的关系。
在上面的例子中，假设系统启动以来的毫秒数为888毫秒，执行5次循环用时只有0.1毫秒，这导致在循环中创建的5个Random对象都使用了相同的888因子，每次被创建的随机对象又使用了相同的第N个数（默认为常数），通过这样的假设我们不难看出，上面的结果是必然的。
现在我们改变这个格局，在循环之外创建一个Random对象，在每次循环中引用它，并通过它生成随机数，并在同一个对象上多次调用Next方法，从而不断变化第N个数，代码如下所示：
Random random = new Random();
for (int i = 0; i < 5; i++)
{
Console.WriteLine(random.Next());
}
执行后的结果如下所示：
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391098894 -
1791722821 -
1488616582 -
1970032058 -
201874423
虽然通过我们的随机数看起来也很随机了，但必定这个算法是伪随机数，当第N个数和因子都相同时，生成的随机数仍然是重复的随机数，由于Random提供一个带参的构造函数允许我们传入一个因子，如果传入的因子随机性强的话，那么生成的随机数也会比较可靠，为了提供一个可靠点的因子，我们通常使用GUID产生填充因子，同样放在循环中测试：
for (int i = 0; i < 5; i++)
{
byte[] buffer = Guid.NewGuid().ToByteArray();
int iSeed = BitConverter.ToInt32(buffer, 0);
Random random = new Random(iSeed);
Console.WriteLine(random.Next());
}
这样的方式保证了填充因子的随机性，所以生成的随机数也比较可靠，运行结果如下所示：
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734397360 -
1712793171 -
1984332878 -
819811856 -
1015979983
本文转自：https://blog.csdn.net/zhenufo/article/details/79373124