在电脑程序中实现随机性，通常有以下几种方法：
伪随机数生成器（PRNG）
线性同余生成（LCG）：通过一个线性方程生成随机数序列。例如，`x_{n+1} = （a*x_n + c） % m`，其中`x_n`是当前的随机数，`a`、`c`和`m`是常数。
时间戳：利用当前时间（如秒和毫秒）作为种子，结合`rand（）`函数生成随机数。例如，在C语言中，可以使用`srand（time（NULL））`设置种子，然后调用`rand（）`生成随机数。
真随机数生成（TRNG）
物理现象：利用物理现象如原子衰变、环境噪音等生成随机数。例如，测量电脑外部发生的某种物理现象，根据量子理论，这些现象是随机而不可测的。
编程语言内置的随机数生成函数
Python：使用`random`模块，可以生成各种类型的随机数，如浮点数、整数等。例如，`random.random（）`生成0到1之间的随机浮点数，`random.randint（a, b）`生成a到b之间的随机整数。
C++：使用`rand（）`和`srand（）`函数生成随机数。例如，`rand（） % x`生成0到x-1之间的随机整数。
Excel：使用`RANDBETWEEN（min, max）`函数生成指定范围内的随机整数。
建议
选择合适的随机数生成方法：根据具体需求选择伪随机数生成器或真随机数生成器。对于大多数应用，伪随机数生成器已经足够，因为它们生成的是看似随机的数列。如果需要更高的随机性，可以考虑使用真随机数生成器。
设置随机种子：对于伪随机数生成器，设置一个随机的种子（如当前时间）可以确保每次运行程序时生成的随机数序列不同。
考虑随机数的用途：不同的随机数生成方法有不同的应用场景。例如，在需要高精度随机数的场合（如密码学），应选择真随机数生成器。在需要生成一系列随机数的场合（如模拟实验），伪随机数生成器更为常见。
