根据定义，由计算机通过确定性过程计算的数字不能是随机的。

如果你想要一个真正的随机数，随机性来自大气噪声或放射性衰变。

例如，您可以尝试RANDOM.ORG（它会降低性能）

Random rand = new Random();
int name = rand.Next()

在第二个括号中放入所需的值确保通过编写prop和double tab来设置名称以生成代码

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。

Random类用于创建随机数。（当然是伪随机）。

例子：

Random rnd = new Random();
int month  = rnd.Next(1, 13);  // creates a number between 1 and 12
int dice   = rnd.Next(1, 7);   // creates a number between 1 and 6
int card   = rnd.Next(52);     // creates a number between 0 and 51

如果您要创建多个随机数，则应保留random实例并重复使用。如果您创建的新实例时间太近，它们将生成与随机生成器从系统时钟中生成的序列相同的随机数。

您可以在他为伪随机数构建的MiscUtil类库中使用JonSkeet的StaticRandom方法。

using MiscUtil;
...

for (int i = 0; i < 100; 
    Console.WriteLine(StaticRandom.Next());

我想添加一个加密安全版本：

RNGCryptoServiceProvider类（MSDN或dotnetperls）

它实现了IDisposable。

using (RNGCryptoServiceProvider rng = new RNGCryptoServiceProvider())
{
   byte[] randomNumber = new byte[4];//4 for int32
   rng.GetBytes(randomNumber);
   int value = BitConverter.ToInt32(randomNumber, 0);
}