这个答案真的很好。但是我想针对不同的情况发布实现说明(我不懂JavaScript，所以我希望你能理解)。

假设每个范围都有范围和权重:

ranges - [1, 20], [21, 40], [41, 60], [61, 100]
weights - {1, 2, 100, 5}

初始静态信息，可以缓存:

所有权重之和(样本为108) 范围选择边界。基本上就是这个公式:Boundary[n] = Boundary[n - 1] + weight [n - 1] and Boundary[0] = 0。样本的边界为{0,1,3,103,108}

一代数量:

从范围[0，所有权重之和]生成随机数N。 For (i = 0;i < size(border) && N > border [i + 1];+ + i) 取第i个范围，生成该范围内的随机数。

性能优化的附加说明。范围不需要按升序或降序排列，所以为了更快的范围查找，权重最高的范围应该排在前面，权重最低的范围应该排在最后。

用这样的东西怎么样:

var loops = 10; var tries = 10; var div = $("#results").html(random()); function random() { var values = ""; for(var i=0; i < loops; i++) { var numTries = tries; do { var num = Math.floor((Math.random() * 100) + 1); numTries--; } while((num < 40 || num >60) && numTries > 1) values += num + "<br/>"; } return values; } <script src="https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.11.1/jquery.min.js"></script> <div id="results"></div>

我的编码方式允许你设置几个变量: 循环=结果的数量 Tries =函数在停止while循环之前尝试获得40-60之间的数字的次数

额外的好处:它使用do while!!这是最棒的

最简单的方法是从0-50中生成两个随机数，然后将它们相加。

这给出了偏向50的分布，就像滚动两个骰子偏向7一样。

事实上，通过使用更大数量的“骰子”(如@Falco所建议的)，你可以更接近钟形曲线:

function weightedRandom(max, numDice) {
    let num = 0;
    for (let i = 0; i < numDice; i++) {
        num += Math.random() * (max/numDice);
    }    
    return num;
}

JSFiddle: http://jsfiddle.net/797qhcza/1/

生成这样的随机数有很多不同的方法。一种方法是计算多个均匀随机数的和。你和多少个随机数以及它们的范围将决定最终分布的样子。

你加起来的数字越多，它就越向中心倾斜。在你的问题中已经提出了使用1个随机数的和，但正如你注意到的那样，它并不偏向于范围的中心。其他答案建议使用2个随机数的和或3个随机数的和。

通过取更多随机数的和，你可以得到更偏向范围中心的结果。在极端情况下，你可以取99个随机数字的和，每个数字都是0或1。这是一个二项分布。(二项分布在某种意义上可以被看作是正态分布的离散版本)。理论上，这仍然可以覆盖整个范围，但它有很大的偏向中心，你永远不会期望看到它到达端点。

这种方法意味着你可以调整你想要的偏差。

这是3/4的加权解，40-60和1/4在这个范围之外。

function weighted() { var w = 4; // number 1 to w var r = Math.floor(Math.random() * w) + 1; if (r === 1) { // 1/w goes to outside 40-60 var n = Math.floor(Math.random() * 80) + 1; if (n >= 40 && n <= 60) n += 40; return n } // w-1/w goes to 40-60 range. return Math.floor(Math.random() * 21) + 40; } function test() { var counts = []; for (var i = 0; i < 2000; i++) { var n = weighted(); if (!counts[n]) counts[n] = 0; counts[n] ++; } var output = document.getElementById('output'); var o = ""; for (var i = 1; i <= 100; i++) { o += i + " - " + (counts[i] | 0) + "\n"; } output.innerHTML = o; } test(); <pre id="output"></pre>

你有一些很好的答案，给出了具体的解决方案;让我给你描述一下通解。问题是:

我有一个在0到1之间或多或少均匀分布的随机数源。 我希望产生一个遵循不同分布的随机数序列。

这个问题的一般解决方案是计算出所需分布的分位数函数，然后将分位数函数应用于均匀源的输出。

分位数函数是你想要的分布函数的积分的倒数。分布函数是这样的函数，曲线的一部分下面的面积等于随机选择的项目将在该部分的概率。

我在这里给出一个如何做到这一点的例子:

http://ericlippert.com/2012/02/21/generating-random-non-uniform-data/

其中的代码是c#编写的，但原则适用于任何语言;它应该很容易适应JavaScript的解决方案。