真伪随机其实分别指的是几率和概率
很久以前流传着这样一则笑话：一个身患重病的人决定去动手术。在手术之前，他问医生：“这起手术的成功率是多少？”医生回答他：“只有1%。”他很惊慌，但是医生说：“没事的，在你之前我已经治死过99个人了。”
这是一则嘲笑那些不懂“概率”的人的笑话，却讲出了“真随机”和“伪随机”之间的区别。
随机数的三个特征
1.随机性：完全紊乱；
2.不可预测性：从现有号码，无法推断下一个数字；
3.不可重复性：随机数之间没有重复。
真随机数是伴随物理实验，例如：掷硬币、掷骰子、电子元件噪声、核裂变等，其结果符合三个特点。
伪随机数
伪随机数是通过某种算法，获取随机值，不是真的很随机。
伪随机数分为强伪随机数和弱伪随机数。
1.强伪随机数：接近真实随机数，令人满意的特性。随机性与不可预测性，不可预知的。
2.弱伪随机数：满足随机性，可预测的。
在游戏当中我们一直提到的“真随机”和“伪随机”，到底是什么意思？
我们通常说的真随机又名“纯随机”（True Random Distribution），就是我们平常一直说的那种、一般意义上的“随机”。
在真随机中，每一个事件都是相互独立、服从真随机分布的，不受其他事件的发生而改变。比方说某款游戏为了吸引用户，拥有这么一个随机抽卡系统：每次抽卡时，都有1%的几率抽出SSR卡片，这个概率服从真随机分布。
回到我们最开始说的那个“治死99个”的笑话：我们一眼就能看出这个笑话的不合理性。但在抽卡游戏中，我们的大脑瞬间失去理智。有相当一部分玩家认为：我连抽100次，总能抽到这张卡吧！
实际上，连抽100次却抽不出1%的SSR卡的几率是为(1-0.01)^100=36.6%，甚至还稍稍超过了1/3。将连抽数字上升至300，也仍有4.9%的几率。
换句话说，假设有10000个玩家连抽100次，就有约3660个玩家抽不出这张SSR；10000个玩家连抽300次，也仍有约490个玩家抽不出这张SSR——这对玩家的游戏体验来说可以说是毁灭性的打击。
设计者们提出了“伪随机”的概念：在不确定性的随机事件当中，通过一系列算法使随机事件均匀分布在多次事件当中，尽可能减少或消除极端情况的发生，以提高玩家的游戏体验。
制造“伪随机”的方法有很多，
- 1.“伪随机分布”（Pseudo Random Distribution，简称PRD）
PRD算法的表示非常简单：N表示当前攻击的次数，P(N)表示当前攻击的暴击率，C为概率增量。如果我们这次攻击产生了暴击，则需要将 N 重置为 1，如果这次攻击没有产生暴击，则 N + 1。1
P(N) = C * N
为了便于理解，这里直接给出一个具体例子：
设我们当前玩家角色暴击率还是0.5，那么对于 PRD算法，此时的 C = 0.3
此时第一次攻击时的实际暴击几率，即 P(1) = 0.3 * 1 = 0.3，若没有暴击，则 N + 1，N = 2
此时第二次攻击时的实际暴击几率，即P(2) = 0.3 * 2 = 0.6，若没有暴击，则 N + 1，N = 3
此时第三次攻击时的实际暴击几率，即P(3) = 0.3 * 3 = 0.9，此时对于大部分玩家而言这一次攻击就会产生暴击了，而如果玩家是个非酋，这次仍没有暴击，没关系，N + 1，N = 4
第四次攻击，P(4) = 0.3 * 4 = 1.2 >= 1，这一次是一定会暴击的。
可以看到，使用 PRD 算法，对于攻击是否会暴击这一问题，仍然是存在着随机性即玩家的运气因素的，但即使是运气最差的玩家，仍然也会在第四次攻击时产生暴击，因此PRD算法可以在保存随机性的同时，减少玩家运气因素对游戏结果的影响。
2.洗牌算法
洗牌算法最常见的用法，是在各大音乐播放器中的“随机播放”之中。在随机播放时，如果采用真随机，会导致一首歌无论如何都播放不出，或是同一首歌连续播放数次（有兴趣的读者可以计算一下这些概率）。为了解决这个问题，播放器采用的解决方案即是洗牌算法：将一个包含所有歌曲的数组像洗牌一样打乱，然后依次播放这个乱序数组。3.组合随机。
这是一种广泛应用于各个游戏的做法：在抽奖的时候进行两次、或是更多次的判断，一次不随机，而剩下的判断则是真随机。比如说，你会在第X次抽卡时抽到SSR是确定的，但抽中的SSR具体是哪张卡，则是随机的——这就是广大手游中的“低保”系统了。
举例
真随机：有一天，小明在的班级上举办了一次抽奖活动。这个班级有40个学生，所以为了公平起见，保证每个学生都有1/40的几率中奖，老师准备了40个相同的纸盒，每个纸盒中都有40张纸条，有1张纸条是中奖纸条。这样一来，每个学生都有1/40的几率中奖，但每个学生是否中奖并不受其他学生的影响。在极端情况下，这个班上可能40个学生都能中奖。这就是真随机。
伪随机：小明班上举办了抽奖活动。为了公平起见，老师准备了1个纸盒，纸盒中有40张纸条，只有1张纸条是中奖纸条。这样一来，每个学生都有1/40的几率中奖——但是显而易见，这个班上有且仅有一名学生能够中奖。一名学生在中奖后，余下的所有学生中奖几率都会减少至0。这就是伪随机。