生成随机数是程序设计里常见的需求。一般的编程语言都会自带一个随机数生成函数，用于生成服从均匀分布的随机数。不过有时需要生成服从其它分布的随机数，例如高斯分布或指数分布等。有些编程语言已经有比较完善的实现，例如Python的NumPy。这篇文章介绍如何通过均匀分布随机数生成函数生成符合特定概率分布的随机数，主要介绍Inverse Ttransform和Acceptance-Rejection两种基础算法以及一些相关的衍生方法。

    今天踩了一个伪随机数生成函数的坑，与其说是个坑到不如说自己功力不够深厚，对这些随机数生成的函数族欠缺了解，先来介绍下我的问题吧。

    我们平时所用的伪随机数生成器(PRNGs)主要有两种：线性同余发生器(Linear Congruence Generator)和反馈位移寄存器法（Feedback Shift Register）。 线性同余发生器是通过这样的递推函数产生随机序列： x=(a*x+c)%M （x,a,c,M都是非负整数） 这样产生的随机数序列，一定是有周期的，且小于等于M。在实际应用中，当然希望周期越大越好。

    这是一个随机函数破解的经典例子。在java程序中，获取随机数的做法有多种。但是我们实现一个随机token，并用于认证时，通常第一时间，想起来使用“System.currentTimeMillis”，本文会详细讲解一次破解随机数的经过。