好了，所以我在做如何的随机数的方法的Math.random产生了一些研究。 到目前为止，我了解到，它开始与一个“随机”种子，而且种子插入一些复杂的方程式来生成一个随机数。 如果种子是永远不变的，将结果始终是相同的？
我听说了的Math.random种子通过电流时产生的，是正确的？ 他们必须使用当前时间一路下跌到毫秒什么的，因为如果你没有，你会得到同样的结果。
到底是什么种子？ 它是时间，如“10:45”或如“10:45 12年11月8日”或一些组合的时间和日期？
我如何才能找到种子，让我可以预测的输出？
我希望能够堵塞这样的：
alert(Math.floor((Math.random()*10)+1));
进入我的地址栏，并能够预测的结果。 那可能吗？
我看遍了犀牛的源代码 ，以了解他们使用的伪随机函数。 显然，他们退回到Math.random在定义函数的Java标准库 。
对于文档Math.random说：
返回带有正号，大于或等于0.0且小于1.0的双精度值。 返回值是一个（大约）从该范围均匀分布伪随机选择的。
当该方法中，首先调用时，它创建单个新的伪随机数生成器，就好像由表达
new java.util.Random
新的伪随机数生成器之后用于该方法的所有调用，并不能用于其他地方。
这种方法是完全同步的，以允许多个线程正确使用。 但是，如果许多线程需要以极高的速率生成伪随机数，它可能会减少每个线程有它自己的伪随机数生成。
所以，我检查的文件java.util.Random ，发现这个 （默认构造函数）：
创建一个新的随机数发生器。 它的种子被初始化为基于当前时间的值：
public Random() { this(System.currentTimeMillis()); }
同一毫秒内创建了两个随机的对象将随机数的顺序相同。
所以，现在我们肯定知道该种子以毫秒为单位的当前时间。 此外，对于文档第二个构造说：
创建使用单个long种子新的随机数生成器：
public Random(long seed) { setSeed(seed); }
通过使用方法旁边持有伪随机数生成器的状态。
该文档为setSeed方法说：
设置此随机数生成器的使用单个long种子的种子。 过setSeed的常规协定是，它改变了这个随机数生成器对象的状态，以便在完全相同的状态，如果它刚刚与争论的种子作为种子创建。 该方法过setSeed由类随机实现如下：
synchronized public void setSeed(long seed) {
this.seed = (seed ^ 0x5DEECE66DL) & ((1L << 48) - 1);
haveNextNextGaussian = false;
}
由Random类的setSeed实现恰好只使用48给定的种子位。 一般地，然而，压倒一切的方法可以使用long参数的所有64位作为种子值。 注：尽管种子值是一个AtomicLong的，仍必须同步此方法来确保haveNextNextGaussian的语义正确。
的实际方法用于生成随机数为nextDouble ：
返回下一个伪，均匀地从该随机数生成器的序列分布在0.0和1.0之间的双值。
在实施nextDouble功能如下：
public double nextDouble() {
return (((long)next(26) << 27) + next(27))
/ (double)(1L << 53);
}
显然，这取决于对next功能：
产生一个伪随机数。 子类应当覆盖这一点，因为这是使用的所有其他方法。
在执行next功能如下：
synchronized protected int next(int bits) {
seed = (seed * 0x5DEECE66DL + 0xBL) & ((1L << 48) - 1);
return (int)(seed >>> (48 - bits));
}
这就是你正在寻找的伪随机函数。 由于它在文档中据说：
这是一个线性同余伪随机数发生器，由DH莱默所定义并且由Donald E. Knuth的在计算机程序设计，第2卷的技术中说明：半数值算法，第3.2.1节。
但是请注意，这仅是犀牛使用的随机数发生器。 喜欢的SpiderMonkey和V8其他实现可以拥有自己的伪随机数生成器。
很可能有更多的种子比毫秒计的，因为你可以调用的Math.random（）多次在同一毫秒，它会每次都返回不同的值。
for (var i = 0; i < 3; i++) {
console.log(Math.random(), (new Date()).getTime());
};
我的输出：
0.0617244818713516 1352433709108
0.8024995378218591 1352433709108
0.2409922298975289 1352433709108
如果我实现它，我可能会基于上一毫秒计的初始种子，然后添加各1个，它被称为时间，这样你就不会得到相同的种子值的两倍。
这里的预测从产出的100％准确的方法Math.random()
Math.random = function () { return .5; };
现在Math.random()将始终返回.5 。
种子是一个数值，所以我的猜测是，这将是你会得到什么，如果你调用Date.now()或new Date().getTime()旧版本浏览器）。
但是，我不知道当种子被占用，或者如果种子被隔离到当前页面或共同到整个浏览器进程。 预测的随机数字应该是很难或不可能的，这是他们被随机整点。
不，你无法预知的种子，但你可以preemtively为了准确蛮力匹配产生足够的数量。
-总之，通过读取RNG的wiki页面开始的http://en.wikipedia.org/wiki/Random_number_generation ，在看PRNG的实际实现。
