创建随机对象

Random rand = new Random();

并使用它

int randomNumber = rand.Next(min, max);

你不必每次需要一个随机数时都初始化新的Random（），先初始化一个Random，然后在循环中使用它，或者其他

每次执行新的Random（）时，它都会初始化。这意味着在一个紧密的循环中，你会多次获得相同的值。您应该保留一个Random实例，并在同一实例上继续使用Next。

//Function to get random number
private static readonly Random getrandom = new Random();

public static int GetRandomNumber(int min, int max)
{
    lock(getrandom) // synchronize
    {
        return getrandom.Next(min, max);
    }
}

Random r = new Random();
int n = r.Next();

对于强随机种子，我总是使用CryptoRNG而不是时间。

using System;
using System.Security.Cryptography;

public class Program
{
    public static void Main()
    {
        var random = new Random(GetSeed());
        Console.WriteLine(random.Next());
    }

    public static int GetSeed() 
    {
        using (var rng = new RNGCryptoServiceProvider())
        {
            var intBytes = new byte[4];
            rng.GetBytes(intBytes);
            return BitConverter.ToInt32(intBytes, 0);
        }
    }
}

这个问题看起来很简单，但答案有点复杂。如果你看到几乎所有人都建议使用Random类，有些人建议使用RNG加密类。但是，什么时候选择。

为此，我们需要首先理解随机性这一术语及其背后的哲学。

我鼓励大家观看我制作的这段视频，它使用C#深入探讨了随机性的哲学https://www.youtube.com/watch?v=tCYxc-2-3年

首先，让我们了解随机性的哲学。当我们告诉一个人在红色、绿色和黄色之间选择时，内部会发生什么。是什么让一个人选择红色、黄色或绿色？

一些最初的想法进入了人们的头脑，决定了他的选择，它可以是最喜欢的颜色，幸运的颜色等等。换句话说，一些最初的触发，我们在RANDOM中称之为SEED。这个SEED是起点，是促使他选择RANDOM值的触发。

现在，如果种子很容易猜测，那么这些随机数被称为伪随机数，而当种子很难猜测时，这些随机数则被称为安全随机数。

例如，一个人根据天气和声音组合选择颜色，那么很难猜出最初的种子。

现在让我发表一个重要声明：-

*“Random”类只生成PSEUDO随机数，要生成SECURE随机数，我们需要使用“RNGCryptoServiceProvider”类。

随机类从CPU时钟中获取种子值，这是非常可预测的。换句话说，C#的RANDOM类生成伪随机数，下面是相同的代码。

Random random = new Random();
int randomNumber = random.Next();

而RNGCryptoServiceProvider类使用OS熵生成种子。OS熵是一个随机值，使用声音、鼠标点击、键盘计时、温度等生成。下面是相同的代码。

using (RNGCryptoServiceProvider rg = new RNGCryptoServiceProvider()) 
{ 
    byte[] rno = new byte[5];    
    rg.GetBytes(rno);    
    int randomvalue = BitConverter.ToInt32(rno, 0); 
}

要了解操作系统熵，请看我的视频，从14:30开始https://www.youtube.com/watch?v=tCYxc-2-3fY，其中解释了OS熵的逻辑。所以用简单的词RNG Crypto生成SECURE随机数。

内置Random类（System.Random）生成的数字生成伪随机数。

如果你想要真正的随机数，我们最接近的就是“安全伪随机生成器”，它可以通过使用C#中的Cryptographic类（如RNGCryptoServiceProvider）生成。

即使如此，如果你仍然需要真正的随机数，你将需要使用一个外部源，比如解释放射性衰变的设备，作为随机数发生器的种子。因为，根据定义，任何纯算法产生的数字都不可能是真正随机的。