我想演示每次使用新的随机生成器时会发生什么。假设您有两个方法或两个类，每个都需要一个随机数。你天真地把它们编码成：

public class A
{
    public A()
    {
        var rnd=new Random();
        ID=rnd.Next();
    }
    public int ID { get; private set; }
}
public class B
{
    public B()
    {
        var rnd=new Random();
        ID=rnd.Next();
    }
    public int ID { get; private set; }
}

你认为你会得到两个不同的身份证吗？不

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        A a=new A();
        B b=new B();

        int ida=a.ID, idb=b.ID;
        // ida = 1452879101
        // idb = 1452879101
    }
}

解决方案是始终使用单个静态随机生成器。这样地：

public static class Utils
{
    public static readonly Random random=new Random();
}

public class A
{
    public A()
    {
        ID=Utils.random.Next();
    }
    public int ID { get; private set; }
}
public class B
{
    public B()
    {
        ID=Utils.random.Next();
    }
    public int ID { get; private set; }
}

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());

尝试以下简单步骤创建随机数：

创建函数：

private int randomnumber(int min, int max)
{
    Random rnum = new Random();
    return rnum.Next(min, max);
}

在要使用随机数的位置使用上述函数。假设您想在文本框中使用它。

textBox1.Text = randomnumber(0, 999).ToString();

0是最小值，999是最大值。您可以将值更改为任意值。

抱歉，OP确实需要一个随机整型值，但为了分享知识，如果您想要一个随机BigInteger值，可以使用以下语句：

BigInteger randomVal = BigInteger.Abs(BigInteger.Parse(Guid.NewGuid().ToString().Replace("-",""), NumberStyles.AllowHexSpecifier));

为什么不使用int randomNumber=Random.Range（start_Range，end_Range）？

我假设你想要一个均匀分布的随机数生成器，如下所示。包括C#和C++在内的大多数编程语言中的随机数在使用之前都没有正确地进行混洗。这意味着你会一次又一次地得到相同的数字，这并不是随机的。为了避免反复绘制相同的数字，您需要一个种子。通常，此任务的时间刻度是正常的。记住，如果你每次使用相同的种子，你会得到相同的数字。所以尽量使用不同的种子。时间是种子的好来源，因为它们总是变化。

int GetRandomNumber(int min, int max)
{
    Random rand = new Random((int)DateTime.Now.Ticks);
    return rand.Next(min, max);
}

如果您正在寻找正态分布的随机数生成器，可以使用Box-Muller变换。检查随机高斯变量问题中yoyoyosef的答案。因为需要整数，所以必须在末尾将双精度值转换为整数。

Random rand = new Random(); //reuse this if you are generating many
double u1 = 1.0-rand.NextDouble(); //uniform(0,1] random doubles
double u2 = 1.0-rand.NextDouble();
double randStdNormal = Math.Sqrt(-2.0 * Math.Log(u1)) *
         Math.Sin(2.0 * Math.PI * u2); //random normal(0,1)
double randNormal =
         mean + stdDev * randStdNormal; //random normal(mean,stdDev^2)

随机高斯变量