如果你可以使用高斯函数，那就使用它。这个函数返回平均值为0和sigma 1的正态数。

95%的数字在平均+/- 2*sigma范围内。平均值= 50,sigma = 5

randomNumber = 50 + 5*gaussian()

当然这是可能的。随机抽取1-100。如果数字<30，则在1-100范围内生成数字，如果不在40-60范围内生成数字。

你可以使用一个辅助随机数来决定是否生成40-60或1-100的随机数:

// 90%的随机数应该在40到60之间。 Var weight_percentage = 90; var focuse_on_center = ((Math.random() * 100) < weight_percentage); 如果(focuse_on_center) ｛ //生成40-60范围内的随机数。 alert (40 + Math.random() * 20 + 1); } 其他的 { //生成1-100范围内的随机数。 alert (Math.random() * 100 + 1); ｝

如果你可以使用高斯函数，那就使用它。这个函数返回平均值为0和sigma 1的正态数。

95%的数字在平均+/- 2*sigma范围内。平均值= 50,sigma = 5

randomNumber = 50 + 5*gaussian()

分布

 5% for [ 0,39]
90% for [40,59]
 5% for [60,99]

解决方案

var f = Math.random();
if (f < 0.05) return random(0,39);
else if (f < 0.95) return random(40,59);
else return random(60,99);

通用解决方案

random_choose([series(0,39),series(40,59),series(60,99)],[0.05,0.90,0.05]);

function random_choose (collections,probabilities)
{
    var acc = 0.00;
    var r1 = Math.random();
    var r2 = Math.random();

    for (var i = 0; i < probabilities.length; i++)
    {
      acc += probabilities[i];
      if (r1 < acc)
        return collections[i][Math.floor(r2*collections[i].length)];
    }

    return (-1);
}

function series(min,max)
{
    var i = min; var s = [];
    while (s[s.length-1] < max) s[s.length]=i++;
    return s;
}

针对这个问题的最佳解决方案是BlueRaja - Danny Pflughoeft提出的解决方案，但我认为一个更快、更通用的解决方案也值得一提。

当我必须生成随机数(字符串，坐标对等)时，满足的两个要求

结果集非常小。(不大于16K) 结果集是离散的。(只像整数)

我通常首先创建一个数字数组(字符串，坐标对等)来满足需求(在您的情况下:一个包含多次更可能的数字的数字数组)，然后从该数组中随机选择一个项目。这样，每个项目只需要调用一次昂贵的随机函数。