在 Lua 中，math.random 是用于生成伪随机数的核心函数。以下是其详细用法、注意事项及常见问题的解决方案：

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一、基础用法

1. 生成随机浮点数（0 ≤ x < 1）

math.random()  -- 返回 [0,1) 区间的随机浮点数

2. 生成指定范围的随机整数

-- 生成 [a, b] 闭区间内的整数（a ≤ x ≤ b）
math.random(a, b)

-- 示例：
math.random(1, 10)   -- 返回 1 到 10 的随机整数
math.random(5)       -- 等价于 math.random(1,5)

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二、关键细节

1. 必须初始化随机种子

• 默认行为：若未调用 math.randomseed，每次程序运行生成的随机数序列完全相同。
• 正确做法：

math.randomseed(os.time())  -- 使用当前时间作为种子

• ⚠️ 注意：若在短时间内多次调用 math.randomseed(os.time())（如每秒多次），可能因时间戳相同导致随机性不足。

2. Lua 版本的差异

• Lua 5.1~5.4：默认使用线性同余生成器（LCG），周期较短（易预测）。
• LuaJIT：使用更优的算法（如 xorshift），随机性更好。

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三、常见问题与解决方案

问题1：随机数不够随机

-- 错误示例：未初始化种子
math.randomseed(123)  -- 固定种子 → 每次运行结果相同
print(math.random())  -- 总是输出相同值

解决：使用动态种子（如 os.time() 或更高精度的时间）：

math.randomseed(os.time() + math.floor(debug.gettime() * 1000))

问题2：性能问题（高频生成随机数）

• 场景：游戏循环中每帧生成随机数。
• 优化方案：

-- 预先生成随机数池
local random_pool = {
    
    }
for i = 1, 1000 do
    table.insert(random_pool, math.random())
end

-- 循环中使用池内数据
local function get_random()
    local val = table.remove(random_pool)
    table.insert(random_pool, math.random())
    return val
end

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四、实战示例

示例1：模拟掷骰子

math.randomseed(os.time())
local dice = math.random(1, 6)
print("骰子点数:", dice)

示例2：洗牌算法（Fisher-Yates）

function shuffle(t)
    for i = #t, 2, -1 do
        local j = math.random(i)  -- 生成 [1,i] 的随机整数
        t[i], t[j] = t[j], t[i]
    end
    return t
end

local cards = {
    
    1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}
shuffle(cards)
print(table.unpack(cards))  -- 输出随机顺序的卡牌

示例3：生成随机坐标

local function random_position(min_x, max_x, min_y, max_y)
    return math.random(min_x, max_x), math.random(min_y, max_y)
end

print(random_position(0, 800, 0, 600))  -- 游戏中生成屏幕内随机坐标

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五、高级用法（需 LuaJIT 或扩展库）

1. 高精度随机数（LuaJIT）

local ffi = require("ffi")
ffi.cdef[[ unsigned int rand_r(unsigned int *seedp); ]]
local seed = math.random(99999999)
local random_value = ffi.C.rand_r(seed)

2. 正态分布随机数（Box-Muller变换）

function box_muller(mean, stddev)
    local u1 = math.random()
    local u2 = math.random()
    local z0 = math.sqrt(-2 * math.log(u1)) * math.cos(2 * math.pi * u2)
    return mean + stddev * z0
end

print(box_muller(0, 1))  -- 生成标准正态分布随机数

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六、注意事项

1. 避免在热更新中重置种子：在游戏服务器热更新时，保留原有随机状态。
2. 多线程安全：Lua 协程中需谨慎使用，建议每个协程独立管理随机种子。
3. 加密场景禁用：math.random 不适用于加密，需使用加密安全的随机数库（如 lua-crypto）。

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通过合理使用 math.random 和 math.randomseed，可以实现从简单游戏到复杂模拟的各种随机需求。对于高安全性或高性能场景，建议结合第三方库扩展能力。

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