1、随机数的应用领域
密码学、程序的测试和模拟
2、随机数的产生
真正的随机用计算机是不可能实现的，因为任何数据的产生都要靠产生他们的算法得到。
一般来说，产生伪随机数或者看上去是随机数就行。
均匀分布的随机数：
如果序列1、、、、、999是真正的均匀分布，则有如下的性质：
（1）第一个数可能是0、、、、、999（等概率）
（2）第i个数可能是0、、、、、、999（等概率）
（3）所有产生的数所期望的平均值是449.5.
（4）两个连续的随机数之和为奇数或者偶数的概率相同
（5）如果随机产生1000，这些数中有些事重复的，大概是368个。
3、序列周期
序列中连续没有重复的最大长度
4、非均匀分布随机数
泊松分布的性质：
（1）在小范围内出现一次的概率与范围的规模成正比
（2）在小范围内出现两次的概率与范围的规模的平方成正比
（3）在一个范围内出现k此的事件和在与第一个范围不相交的另一个范围内出现j次的事件。
（4）在某个特定范围内出现的平均次数是已知的。
5、产生随机排列
扑克牌洗牌问题的分析：
6、随机化算法
随机化算法是用随机数而不是确定的策略控制程序的分支，算法的运行时间不仅仅取决于特定的输入，还取决于所产生的随机数。
7、随机化素数检验
素数检验的最简单的算法是试除法。算法的基本思想是：如果一个大于3的奇数不能够被任何小于或者等于根号N 的其他的技术整除，那么此奇数为素数。
试除法对较小的32位数来书非常快，但是不能用于更大的数。
8、种子：随机数生成器的初值
提示：某些合数也会通过检测并被认为是素数，但是一个合数能够通过20次连续独立的随机检测的概率微乎其微。
