使用时间作为随机数生成器的种子还有哪些问题？

Question

我知道时间作为随机数生成的不安全种子，因为它有效地减少了种子空间的大小。

但是假设我不关心安全性。例如，假设我正在为纸牌游戏进行蒙特卡罗模拟。然而，我确实关心尽可能接近真正的随机性。时间作为种子会影响输出的随机性吗？在这种情况下，我认为PRNG的选择比种子更重要。

- pepsi

Answer 1

出于安全目的，您显然需要高熵种子。但是仅靠时间是无法提供这种种子的。

为了模拟目的，种子的质量并不太重要，只要它是唯一的即可。正如您所指出的，这里更重要的是PRNG的质量。
甚至在游戏中，PRNG可能也需要保密。例如，在多人游戏中，玩家可能会发现PRNG的内部状态并使用它来预测未来的随机事件、猜测对手的牌、获得更好的战利品等。

使用时间作为PRNG种子的一个常见陷阱是，时间不经常改变。例如，在Windows上，大多数与时间相关的函数每几毫秒才会更改其返回值。因此，在该时间段内创建的所有PRNG都将返回相同的序列。

- CodesInChaos

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关于在相同时间粒度内生成的数字的观点非常好。 - pepsi

Answer 2

为了完整起见，Matsumoto等人的这篇论文很好地说明了初始化方案（即选择种子的方式）对模拟的重要性。结果表明，一个糟糕的初始化方案可能会严重影响结果，尽管RNG算法本身原则上是相当不错的。

- Roland Ewald

Answer 3

如果您只运行一个程序实例，那么应该不会有太多问题。

然而，我见过一些人同时启动多个程序，然后每个程序都使用时间作为种子。在这种情况下，所有程序都会得到相同的随机数序列--特别是我见过有人在每次调用时将apache进程种子化为一个随机数字作为会话ID，结果发现在同时访问web服务器的不同用户获得完全相同的ID。

因此，如果您希望运行多个程序的同时版本，则使用时间是一个非常糟糕的想法。

- Soren

Answer 4

假设你的程序运行非常快，并要求使用系统时间作为种子来生成一系列随机数，间隔非常短。你可能会得到相同的时间作为答案，因此最终会生成相同的随机数。因此，即使在模拟中，低熵也可能成为问题。

考虑到在系统中有其他一些熵源并不难，或者您的操作系统甚至可以提供一些几乎随机的数字，您可以使用它们来增加基于时间的种子的熵。

- woliveirajr