没有比这更随机的了。它要么是随机的，要么不是随机的。随机意味着“难以预测”。这并不意味着不确定性。如果random（）是随机的，那么random（（）和random（*random）都是随机的。就随机性而言，分布是无关紧要的。如果出现不均匀分布，则意味着某些值比其他值更有可能；它们仍然是不可预测的。由于涉及伪随机性，所以这些数字非常具有确定性。然而，在概率模型和模拟中，伪随机性通常是足够的。众所周知，使伪随机数生成器复杂化只会使其难以分析。不太可能提高随机性；它经常导致它无法通过统计测试。随机数的期望财产很重要：重复性和再现性、统计随机性、（通常）均匀分布和大周期是少数几个。关于随机数上的变换：正如有人所说，两个或多个均匀分布的和产生正态分布。这是加法中心极限定理。无论源分布如何，只要所有分布都是独立和相同的，它都适用。乘性中心极限定理表示两个或多个独立且一致分布的随机变量的乘积是对数正态的。其他人创建的图形看起来是指数型的，但实际上是对数正态的。因此random（）*random（（）是对数正态分布的（尽管它可能不是独立的，因为数字是从同一个流中提取的）。这在某些应用中可能是期望的。然而，通常最好生成一个随机数并将其转换为对数正态分布数。Random（）*Random（）可能很难分析。

欲了解更多信息，请访问www.performorama.org查阅我的书。这本书正在建设中，但相关材料已经存在。请注意，章节和章节编号可能会随时间而变化。第8章（概率论）——第8.3.1和8.3.3节，第10章（随机数）。

“随机”与“更随机”有点像问哪个零更为零。

在这种情况下，rand是PRNG，所以不是完全随机的。（事实上，如果种子是已知的，那是完全可以预测的）。将其乘以另一个值，使其不再随机。

真正的加密类型RNG实际上是随机的。通过任何类型的函数运行值都不能增加更多的熵，而且很可能会删除熵，使其不再随机。

用更离散的数字来考虑可能会有所帮助。考虑一下要生成1到36之间的随机数，所以您决定最简单的方法是投掷两个公平的6面骰子。你得到了这个：

     1    2    3    4    5    6
  -----------------------------
1|   1    2    3    4    5    6
2|   2    4    6    8   10   12
3|   3    6    9   12   15   18
4|   4    8   12   16   20   24   
5|   5   10   15   20   25   30
6|   6   12   18   24   30   36

所以我们有36个数字，但并不是所有数字都得到了公平的表示，有些数字根本没有出现。靠近中心对角线（左下角到右上角）的数字将以最高频率出现。

描述骰子之间不公平分布的相同原则同样适用于0.0和1.0之间的浮点数。

两者都不是“更随机”的。

rand（）基于伪随机种子生成一组可预测的数字（通常基于当前时间，该时间总是在变化）。将序列中的两个连续数字相乘，生成一个不同但同样可预测的数字序列。

关于这是否会减少冲突，答案是否定的。它实际上会增加冲突，这是因为在0<n<1的情况下，两个数字相乘的结果。结果将是一个较小的分数，导致结果偏向频谱的低端。

一些进一步的解释。在下文中，“不可预测”和“随机”是指某人根据先前的数字猜测下一个数字的能力，即预言。

给定生成以下值列表的种子x：

0.3, 0.6, 0.2, 0.4, 0.8, 0.1, 0.7, 0.3, ...

rand（）将生成上述列表，rand（*rand）将生成：

0.18, 0.08, 0.08, 0.21, ...

这两种方法将始终为同一种子生成相同的数字列表，因此预言者同样可以预测。但是如果你看一下两个调用相乘的结果，你会发现它们都在0.3以下，尽管在原始序列中分布良好。由于两个分数相乘的影响，这些数字是有偏差的。由此产生的数字总是较小，因此更可能发生碰撞，尽管仍然无法预测。

事实上，仔细想想rand（）*rand（（）比rand（。原因如下。

基本上，奇数和偶数的数量相同。假设0.04325是奇数，像0.388是偶数，0.4是偶数，0.15是奇数，

这意味着rand（）有相等的机会成为偶数或奇数小数。

另一方面，rand（）*rand（（）的几率有点不同。让我们说：

double a = rand();
double b = rand();
double c = a * b;

a和b都有50%的几率是偶数或奇数。知道这一点

偶数*偶数=偶数偶数*奇数=偶数奇数*奇数=奇数奇数*偶数=偶数

这意味着c有75%的几率是偶数，而只有25%的几率是奇数，这使得rand（）*rand（（）的值比rand）更可预测，因此随机性更小。

假设你有一个简单的硬币翻转问题，偶数被认为是正面，奇数被认为是反面。逻辑实现是：

rand() mod 2

在足够大的分布范围内，偶数的数量应该等于奇数的数量。

现在考虑一个小小的调整：

rand() * rand() mod 2

如果其中一个结果是偶数，那么整个结果应该是偶数。考虑4种可能的结果（偶*偶=偶，偶*奇=偶，奇*偶=偶数，奇*奇=奇数）。现在，在足够大的分布范围内，答案应该是75%的时间。

如果我是你，我敢打赌。

这条评论实际上更多的是解释为什么不应该基于您的方法实现自定义随机函数，而不是讨论随机性的数学财产。