计算机的随机数

随机数算法简介随机数在计算机科学和信息安全领域扮演着重要角色。

随机数算法用于生成一系列看似随机的数字，这些数字在统计上是均匀分布、不可预测的。

本文将介绍几种常见的随机数算法，包括伪随机数算法和真随机数算法，以及它们的优缺点和应用场景。

伪随机数算法伪随机数算法是一种基于确定性计算的生成随机数的方法。

通过一个初始种子(seed)，该算法按照一定规则生成一系列数字。

由于算法的确定性，相同的初始种子将产生相同的随机数序列。

线性同余法线性同余法是最常见的伪随机数生成算法之一。

它通过以下公式计算随机数：X(n+1) = (a × X(n) + c) mod m其中，X(n)表示当前的随机数，X(n+1)表示下一个随机数，a、c、m是事先确定的常数。

这个算法的优点是简单、高效，也易于实现。

然而，如果选择的参数不当，可能产生周期较短或重复的随机数序列。

梅森旋转算法梅森旋转算法是一类伪随机数算法的统称，它们使用一个巨大的状态空间来生成随机数。

最著名的梅森旋转算法是梅森旋转发生器(Mersenne Twister)。

梅森旋转算法的优点是周期非常长，产生的随机数序列质量较高。

它的缺点是占用内存较大，生成随机数的速度相对较慢。

真随机数算法真随机数算法是通过物理过程来生成随机数，例如电子噪声、放射性衰变等。

相比于伪随机数算法，真随机数算法具有更高的随机性和不可预测性。

硬件随机数生成器硬件随机数生成器是一种基于物理过程的真随机数生成器。

它利用物理设备（如热噪声源、放射性衰变）产生的不可预测的随机事件来生成随机数。

由于依赖于硬件设备，硬件随机数生成器通常安全性较高，但成本也较高。

环境噪声环境噪声是通过采集环境中的噪声信号来生成随机数。

这些噪声信号可以是来自于温度、湿度、大气压力等方面的变化。

环境噪声具有很高的随机性，可以被用作真随机数的来源。

由于环境噪声易于采集和获取，这种方法相对来说比硬件随机数生成器更容易实现。

100-200整数随机数的公式随机数是一个常见的概念，我们经常在生活中使用随机数来进行抽奖、模拟实验或者生成验证码等等。

而100-200整数随机数是指在100和200之间的整数中随机选择一个数。

生成100-200整数随机数的公式如下：rand()%(200-100+1)+100这个公式的原理是利用了计算机的随机数生成算法。

rand()函数可以生成一个0到RAND_MAX之间的随机数，而%运算符可以取余数。

我们需要生成100到200之间的随机数，所以可以将rand()函数生成的随机数进行取余，并加上最小值100，即可得到所需的随机数。

下面，让我们通过实际的例子来演示这个公式的使用。

我们需要使用一个编程语言来实现这个公式。

这里我们选择使用Python语言来进行演示。

以下是一个使用Python生成100-200整数随机数的示例代码：```import randomrandom_num = random.randint(100, 200)print(random_num)```在这段代码中，我们使用了Python的random模块中的randint()函数来生成100到200之间的随机数。

然后，我们将生成的随机数赋值给变量random_num，并通过print()函数将结果打印出来。

运行上述代码，我们可以得到100到200之间的一个随机整数。

除了使用编程语言生成随机数外，我们还可以使用一些在线工具来生成随机数。

这些在线工具通常提供了生成特定范围随机数的功能，我们只需要输入所需的范围，即可得到相应的随机数。

总结起来，100-200整数随机数的公式是rand()%(200-100+1)+100，通过这个公式我们可以在100到200之间生成随机整数。

无论是使用编程语言还是在线工具，我们都可以轻松地生成所需的随机数。

希望本文对你理解100-200整数随机数的生成公式有所帮助，并且能够在实际应用中运用到相关知识。

随机数生成公式随机数生成公式是一种计算机程序中常用的技术，可以生成随机的数字，用于模拟和实验等场景中。

本文将介绍几种常见的随机数生成公式及其应用场景。

一、线性同余法（Linear Congruential Method）线性同余法是一种简单而又高效的随机数生成方法，其公式为：Xn+1 = (aXn + c) mod m其中Xn为当前随机数，a、c、m为常数，mod为模运算符。

该公式的原理是通过不断迭代计算，每次得到一个新的随机数。

该方法的优点是计算速度快，缺点是会产生周期性重复的随机数序列。

该方法常用于模拟和实验场景中。

二、梅森旋转算法（Mersenne Twister）梅森旋转算法是一种广泛应用的随机数生成方法，其公式为：Xn+1 = Xn⊕(Xn >> u)其中Xn为当前随机数，⊕为异或运算符，>>为右移运算符，u为常数。

该公式的原理是通过对当前随机数进行位运算，得到一个新的随机数。

该方法的优点是生成的随机数序列较为均匀，缺点是计算速度较慢。

该方法常用于加密和安全场景中。

三、高斯分布随机数生成公式（Gaussian Distribution）高斯分布随机数生成公式是一种生成符合正态分布（高斯分布）的随机数的方法，其公式为：X = μ + σ * Z其中μ为均值，σ为标准差，Z为符合标准正态分布的随机数。

该公式的原理是通过对标准正态分布进行线性变换，得到符合正态分布的随机数。

该方法的优点是生成的随机数符合实际分布规律，缺点是计算量较大。

该方法常用于金融和统计场景中。

四、指数分布随机数生成公式（Exponential Distribution）指数分布随机数生成公式是一种生成符合指数分布的随机数的方法，其公式为：X = -ln(U) / λ其中U为符合均匀分布的随机数，ln为自然对数函数，λ为指数分布的参数。

该公式的原理是通过对均匀分布进行变换，得到符合指数分布的随机数。

电脑数字随机分组法
首先，计算机通过随机数生成算法生成一组指定范围内的随机
数字。

常见的随机数生成算法包括线性同余发生器、梅森旋转算法等。

这些算法能够生成看似随机的数字序列，但实际上是确定性的，只是在一定范围内表现出随机性。

接下来，生成的随机数字根据需求被分成若干组。

分组的方法
可以根据具体情况而定，可以是均匀分组，也可以是按照一定规则
进行分组。

在实际应用中，有时候还需要考虑到分组的均匀性、随
机性和不确定性，以保证分组的公平性和代表性。

在实际应用中，电脑数字随机分组法被广泛运用于科研实验设计、抽奖活动、统计抽样等领域。

通过计算机的高效计算和随机数
生成能力，能够快速、准确地完成数字的随机分组，避免了人为因
素对分组过程的影响，保证了分组的客观性和公正性。

总的来说，电脑数字随机分组法是一种利用计算机生成随机数
字并进行分组的方法，能够在科研、实验和统计等领域发挥重要作用，保证了分组的客观性和公正性。

随机数是指理论上没有规律可循、在指定范围内每个数的出现几率相等、无法根据之前的数来预测下一个数的数列。

一般随机数生成器的基本原理是：首先初始化一个随机种子，其初始值可以是任意的整数；在每次获取随机数时，以随机种子为基础进行某种特殊的运算，获得一个随机数并返回之，然后再对随机种子进行某种运算，改变随机种子的值。

这样，就可以生成许多比较随机的数，但同一个初始值的随机种子将会生成完全相同的随机数列。

Pascal的System单元提供了两个与随机数有关的子程序：Randomize和Random。

Randomize过程用于初始化随机种子，其初始值取决于当前的系统时钟。

Random函数用于获取随机数它有两种调用形式：Random，返回一个0到1之间（不包括1）的随机实数；Random(N)，返回0至N之间（不包括N)的随机整数，N为Word类型整数。

另外，System单元中随机种子变量的标识符为RandSeed，你也可以手动修改它。

随机数在信息学奥林匹克中可用于随机化搜索、穷举等算法，以优化其性能，也可用于在快速排序中选择关键数，以使其快速排序算法的最坏情况没有固定的相应数列。

如果你希望使用了随机数的程序对同一个输入数据能有恒定的输出结果，可以设置RandSeed为一个定值。

应用举例：随机产生一个三位自然数，分离出它的百位、十位与个位上的数字。

⑴明确问题：由计算机随机产生一个三位数，如579，分离的百位、十位与个位上的数字分别是：5、7、9。

⑵分析问题：让计算机随机产生一个数字时应先明确这个数字的范围和它的类型。

三位自然数在100～999之间，产生100～999内随机整数的方法是：trunc(random*900)＋100设随机产生的三位数是x，个位、十位、百位上的数字分别是：ge,shi,bai，有：ge:=x mod 10 bai:=x div 100 shi:=(x－bai*100)div 10根据题意，算法可以这样设计：①随机产生一个三位数x②输出x③ge:=x mod 10④bai:=x div 100⑤shi:=(x－bai*100)div 10⑥输出bai,shi,ge⑶设定变量的类型。

随机数的C语言写法在计算机编程中，随机数是一个在给定范围内随机生成的数字。

随机数在许多应用中都有用，比如模拟、游戏和密码学。

在C语言中，可以使用rand()函数来生成随机数。

rand()函数返回一个介于0和RAND_MAX之间的随机整数。

RAND_MAX是一个常量，其值取决于实现，但通常是一个非常大的数字。

以下是一个使用rand()函数生成随机数的示例：#include <stdio.h>#include <stdlib.h>int main(){int random_number;// 生成一个随机数random_number = rand();// 打印随机数printf("随机数: %d\n", random_number);return0;}上述程序将生成一个介于0和RAND_MAX之间的随机整数，并将其打印到控制台。

srand()函数srand()函数用于设置随机数生成器的种子。

种子是一个用于初始化随机数生成器的值。

不同的种子将产生不同的随机数序列。

以下是一个使用srand()函数设置随机数生成器种子的示例：#include <stdio.h>#include <stdlib.h>int main(){int random_number;// 设置随机数生成器种子srand(time(NULL));// 生成一个随机数random_number = rand();// 打印随机数printf("随机数: %d\n", random_number);return0;}上述程序将使用当前时间戳作为随机数生成器的种子。

这将确保每次运行程序时生成不同的随机数序列。

rand()和srand()函数的返回值rand()函数返回一个介于0和RAND_MAX之间的随机整数。

srand()函数返回一个没有返回值。

rand()和srand()函数的局限性rand()函数和srand()函数都有其局限性。

下面我们介绍一种如何用计算器产生指定的两个整数之间的取整数值的岁数。

例如，要产生1~25之间的取整数值的随机数，按键过程如下：PRB -> -> -> -> RAND RANDISTAT DEGENTER RANDI(1，25)STAT DEGENTER RANDI(1，25)3.STAT DEG以后反复按ENTER键，就可以不断产生你需要的随机数同样的，我们可以用0表示反面朝上，1表示正面朝上，里用计算器不断地产生0，1两个随机数，以代替掷硬币试验，按键过程如下：PRB -> -> -> -> RAND RANDISTAT DEGENTER RANDI(0，1)STAT DEGENTER RANDI(1，25)0.STAT DEG我们也可以用计算机产生随机数，而且可以直接统计出频数和频率。

下面以掷硬币的实验为例给出计算机产生随机数的方法。

每个具有统计功能的软件都有随机函数。

以Excel软件为例，打开Excel软件，执行下面步骤：1.选定A1格，键入“=RANDBETWEEN(0，1)”【RANDBETWEEN(a，b)产生从a到b的随机数】按ENTER键，则在此表格中的数是随机产生的0或1.2.选定A1格，按住Ctrl+C快捷键，然后选定要随机产生0，1的格，比如A2到A100的数均为随机产生的0或1，这样我们很快就得到了100个随机产生的0，1，相当于做了100次随机试验。

3.选定C1格，键入频数函数“=FREQUENCY(A1：A100，0.5)”，按Enter键，则此格中的数是统计A1至A100中，比0.5小的数的个数，即0出现的频数，也就是反面朝上的频数。

4.选定D1格，键入“=1-C1/100”，按Enter键，在此格中的数是这100次试验中出现1的频率，即正面朝上的频率。

用同样的方法，可以得到掷任意次硬币正面朝上的频率，用Excel软件把得到的数据画成频率折线图，它更直观的告诉我们：频率在概率附近波动。

随机产生[10,50]之间整数的正确表达式《随机产生[10,50]之间整数的正确表达式》1. 前言在计算机编程中，生成随机数是一个常见的需求。

而在某些情况下，我们可能需要生成一个指定范围内的整数。

本文将深入探讨如何正确地生成[10,50]之间的随机整数，并提供相应的代码示例。

2. 随机数生成的基本概念在开始深入讨论这个主题之前，我们需要先了解一些基本的概念。

随机数生成涉及到伪随机数生成器、随机数种子、以及生成的范围等内容。

在编程中，我们通常会使用特定的函数来生成随机数，例如在python中，可以使用random模块的randint函数来生成指定范围内的整数。

3. 生成[10,50]之间的随机整数针对本文的主题，我们需要首先确定如何生成[10,50]之间的随机整数。

在python中，我们可以使用如下表达式来实现：```pythonimport randomrandom_number = random.randint(10, 50)```这段代码利用了random模块中的randint函数，它接受两个参数，分别是指定范围内的最小值和最大值。

通过这个表达式，我们可以正确地生成[10,50]之间的随机整数。

4. 深入讨论接下来，我们将从简单到复杂逐步深入讨论这个主题。

我们可以思考一下为什么要生成[10,50]之间的随机整数。

在某些应用场景下，我们可能需要模拟一些特定范围内的数据，或者进行某种随机选择的操作。

这时，生成指定范围内的随机整数就显得非常重要。

我们可以探讨一下随机数的均匀分布性质。

在生成随机数的过程中，我们希望生成的数值能够均匀地分布在指定的范围内，而不是集中在某个特定区域。

在使用随机数生成器的时候，我们需要对生成的数值分布情况进行充分的测试和分析，以确保其符合我们的预期。

还可以讨论一些与随机数生成相关的技术细节，例如随机数种子的设置、伪随机数生成器的选择等。

这些内容虽然较为专业和复杂，但对于想要深入了解随机数生成的读者来说，也是非常有价值的。

随机数的方法随机数是计算机领域中常用的一种方法，用于产生一组随机的数值。

在一些需要随机性的计算中，比如密码学、概率统计、物理模拟等，随机数的作用不可忽视。

下面将介绍几种常用的随机数产生方法。

一、线性同余法线性同余法是最简单、最基础的随机数产生算法。

它的计算原理是利用某个数不断地乘以一个常数并加上另一个常数，然后对一个大数取余数，得到的余数就是一个伪随机数。

该算法的公式为：X(n+1) = (aX(n)+c) mod m其中，X(n)为第n个随机数，a、c、m为常数。

为了避免过多的线性相关性，常数的选择至关重要。

二、拉斐特——罗森费尔德算法拉斐特——罗森费尔德算法又称真随机数发生器，它是一种基于物理过程的随机数生成方法。

它的原理是利用光电效应或微波辐射产生的电信号的微小变化，作为随机因素，产生随机数。

该算法生成的随机数既真实又不可预测，但是需要一些特殊的硬件设备才能实现。

三、梅森旋转算法梅森旋转算法是一种用于产生高质量随机数的算法。

它的原理是利用一个大型的循环移位寄存器，每次进行大量的移位运算以增加随机性。

该算法的随机性非常好，并且产生的随机数周期很长，但是它需要更多的时间和计算资源来实现。

四、高斯分布高斯分布是一种常见的概率分布，也是一种常用的随机数生成方法。

它的原理是根据正态分布函数的概率密度函数来产生符合该函数的随机数。

通过该方法生成的随机数呈现出逼近正态分布的性质，适用于需要模拟实际情况的概率统计问题。

总之，随机数发生算法有很多种，我们需要根据实际需要选择合适的算法。

在实际应用中，需要考虑到随机数的质量、随机性、周期性等方面问题。

计算机随机数原理
计算机随机数原理是基于计算机的内部算法和种子产生的一系列数字。

计算机本身是一个确定性的机器，只能以确定的步骤运行。

因此，计算机无法真正产生真正的随机数。

计算机随机数生成算法的基本思想是通过一系列的数学运算和逻辑操作，利用计算机的时钟频率、用户的输入、硬件设备的状态等外部因素，以及种子数作为起点，生成一个看似随机的数字序列。

种子数是一个初始值，可以是用户给定的输入，也可以是计算机自身的状态(如时钟频率、内存地址等)。

种子数作为随机数
生成算法的起点，通过算法的运算和操作，产生一个新的数字。

然后，使用这个新的数字作为下一轮的种子数，再次运算和操作，生成下一个数字。

以此类推，就形成了一个随机数序列。

随着不断的迭代运算，计算机随机数序列的数字看起来是随机分布的。

然而，由于生成随机数的算法是可计算的，所以实际上是伪随机数序列。

只要知道了种子数和算法，就可以预测下一个随机数。

这也是为什么计算机随机数不是真正的随机数。

为了提高随机性，计算机随机数生成算法通常结合了更复杂的操作，例如将多个外部因素和时间戳结合在一起进行运算，增加了随机性的复杂性。

此外，还可以采用真正的随机状态生成器，如硬件随机数生成器，获取真正的随机值，作为种子数。

总之，计算机随机数是通过算法和种子数生成的伪随机数序列，
虽然在表面上看起来是随机的，但实际上是可计算的。

为了提高随机性，可以结合更复杂的操作和真正的随机状态生成器。

随机数及其应用1. 概述随机数是在计算机科学中常见的概念，它在许多领域都有广泛的应用。

随机数的生成往往伴随着不确定性和不可预测性，因此被广泛应用于密码学、模拟实验、游戏等领域中。

2. 随机数的生成方法随机数可以通过不同的方法生成，其中常见的几种方法有：2.1 伪随机数生成器伪随机数生成器（Pseudorandom Number Generator，PRNG）是一种基于确定性算法产生近似于随机数的数列的方法。

它接受一个种子数作为输入，并通过一系列的计算生成随机数序列。

常见的伪随机数生成器有线性同余法、梅森旋转算法等。

2.2 真随机数生成器真随机数生成器（True Random Number Generator，TRNG）是一种通过物理过程产生真正的随机数的方法。

它利用物理过程的不确定性来产生随机性，如放射性衰变、热噪声等。

真随机数生成器的随机性通常更高于伪随机数生成器，但其生成速度较慢且可能受到物理环境的限制。

3. 随机数的应用随机数在各个领域都有广泛的应用，下面将介绍其中几个常见的应用。

3.1 密码学密码学是随机数应用最为广泛的领域之一。

随机数被用于生成密钥、加密数据和验证身份。

在对称密钥加密算法中，随机数被用作密钥生成器的种子，从而增加密钥的安全性。

在公钥密码学中，随机数则被用于生成公私钥对，保证每次生成的密钥对都是独一无二的。

3.2 模拟实验在科学研究中，模拟实验是常见的方法之一。

随机数被用于生成虚拟实验的数据，以观察和研究不同的情况下的结果。

例如，在天气预测中，随机数被用来模拟天气变化，生成不同的气候条件，以评估不同的模型和算法的可靠性和准确性。

3.3 游戏在游戏开发中，随机数被广泛应用于生成随机的游戏地图、敌人的出现位置、道具的掉落等。

通过使用随机数，游戏可以呈现出更多样化和具有挑战性的游戏体验，增加游戏的乐趣和可玩性。

3.4 抽奖活动随机数在抽奖活动中起着重要的作用。

通过使用随机数，能够公平地选择获奖者，避免主观因素的干扰。

用“线性同余法”产生随机数，公式如下：x=(x*29+7) mod 1000为什么是29和37？为什么用MOD ？mod 1000的意思就是如果超过1000就把该数减去1000.还可以打个比方，x mod 12 代表的是钟表刻度，它的值永远在0..11之间。

这个概念在数学里叫”同余”。

一般：在计算机上可以用物理方法来产生随机数，但价格昂贵，不能重复，使用不便。

另一种方法是用数学递推公式产生，这样产生的序列与真正的随机数序列不同，所以称为伪随机数或伪随机序列，只要方法和参数选择合适，所产生的伪随机数就能满足均匀性和独立性，与真正的随机数具有相近的性质。

产生随机数的方法是先用一定的方法产生[0,1]均匀分布的随机数，然后通过一个适当的变换就可以得到符合某一概率模型的随机数。

常用的产生[0,1]均匀分布的随机数的方法有乘同余法和混合同余法。

用乘同余法产生[0,1]均匀分布的随机数递推公式为：Xi=λxi-1(modM) (i=1,2,……n) (2-13)式中λ为乘子，M为模，当i=1时，xi=xi-1为初始参数，x0可取1或任意奇数。

利用上式算出序列x1,x2……后再取γ i=xi / M (2-14)即为第i个[0,1] 均匀分布的随机数。

混合同余法又称线性同余法，产生随机数的递推公式为：Xi=(λxi-1+C)(modM) (i=1,2,……n) (2-15)γ i=xi / M (2-16)根据概率论可知，[0,1]均匀分布的随机变量ζ与其它的变量ζ之间存在如下的重要关系：η=F-1(ζ) (2-17)式中F-1( . )为变量η的分布函数。

对于F-1( . )不能表示为显函数的情况，可采用线性插值法变换，此时η与ζ的关系，可用图2-6来表示。

在[0,1]均匀分布随机变量轴上，在0-1之间可划成m等份。

给定分布的概率分布曲线也同时被划分成m段，将每一段曲线用折线来代替就可以得到对应于[0,1]均匀分布随机数γi的给定分布的随机数xi。

0到9随机数规律0到9随机数规律：揭示数字的奥秘随机数是现代科学与技术中一个重要的概念，被广泛应用于密码学、模拟实验、统计学等领域。

而在数字的世界里，0到9的随机数规律更是引发人们的好奇与思考。

本文将从随机数的定义入手，探讨0到9随机数规律的背后，揭示数字的奥秘。

首先，我们需要明确什么是随机数。

在计算机科学中，随机数是由一系列看似无序的数字组成，其生成过程具有不可预测性。

然而，在实际应用中，我们往往需要一种能够产生伪随机数的算法。

这样的算法通过确定性的计算过程生成看似无序的数字序列，以满足随机性的要求。

0到9的随机数规律是指在产生0到9的随机数时，每个数字出现的概率是相等的。

也就是说，无论是单次生成还是多次生成，每个数字出现的次数都应该接近相等。

这个规律的背后是随机数生成算法的设计。

在现代计算机系统中，常用的随机数生成算法包括线性同余法、梅森旋转算法等。

这些算法通过对种子数的迭代计算，生成一系列伪随机数。

然而，随机数生成算法并非完美无缺。

在某些情况下，我们可能会观察到0到9随机数规律的破坏。

其中一个常见的现象是伪随机数生成算法的周期性。

周期性是指生成的随机数序列经过一定的迭代后会重复出现。

在某些算法中，周期性可能较短，导致某些数字出现的次数偏离理论上的均等分布。

这种现象被称为偏斜。

为了解决周期性和偏斜的问题，研究者们提出了许多改进的随机数生成算法。

其中一个重要的方法是引入熵源。

熵源是指能够产生真正随机数的物理或逻辑过程，例如大气噪声、放射性衰变等。

通过将熵源的输出与伪随机数生成算法结合，可以提高生成的随机数的质量和均匀性。

除了随机数生成算法的设计，我们还可以从数学的角度探索0到9随机数规律的奥秘。

数字的分布与数字字符的排列有着密切的关系。

例如，我们可以观察到在排列数字字符时，某些数字在某些位置上的出现概率更高。

这种现象被称为数字字符频率。

数字字符频率的研究不仅可以揭示数字的规律，还可以应用于密码学、信息论等领域。

random函数随机两个不一样的数随机函数是一种可以生成随机数的方法。

在计算机科学中，随机数是指在一定的范围内以不可预测的方式选择的数。

这种不可预测性可以通过使用随机函数来实现。

在计算机编程中，使用随机函数可以很方便地生成随机数。

随机数在很多应用中都非常有用，例如游戏开发、密码学、模拟实验等。

一般而言，计算机程序中使用的随机函数会根据其中一种算法生成一个介于0和1之间的浮点数。

该浮点数可以通过乘以一个范围的大小，并取整来生成在这个范围内的整数。

例如，如果我们想生成0到10之间的随机数，可以使用以下公式：其中random(代表随机函数生成的0到1之间的浮点数。

为了生成两个不一样的随机数，我们可以使用以下方法：1.生成一个随机数后，将其从一个指定的范围中删除，以确保下一个生成的随机数不会与之前的数相同。

2.使用一种更高级的算法来生成随机数，以确保生成的数在一些大范围内分布均匀。

下面我们详细讨论一下这两种方法的实现。

方法一：删除已生成的数首先，我们可以通过生成一个随机数后，将其从一个指定的范围中删除，来确保下一个生成的随机数不会与之前的数相同。

这种方法可以通过使用一个列表来实现。

步骤如下：1.初始化一个空列表用于存储生成的随机数。

2.生成第一个随机数，并将其添加到列表中。

3.生成第二个随机数，并检查是否与列表中的数相同，如果相同则重新生成，直到生成的数与列表中的数不同为止。

while random_num_2 in random_list:4.将生成的第二个随机数添加到列表中。

这样，我们就成功生成了两个不相同的随机数，并将其存储在列表random_list中。

方法二：使用更高级的算法第二种方法是使用一种更高级的算法来生成随机数。

这种方法可以保证生成的数在一些大范围内分布均匀，从而减少生成重复数的可能性。

在Python中，可以使用random模块中的sample函数来实现这个目标。

sample函数可以从给定的序列中随机选择不重复的元素。