随机数在计算机科学中有着广泛的应用，例如加密、模拟游戏、随机化算法等等。在实现这些应用时，需要生成高质量、无偏差的随机数。今天，我们将介绍一种新的随机数生成方式——myrand。

随机数生成的方法

通常情况下，计算机生成随机数是通过“伪随机数生成算法”（pseudo-random number generator，简称PRNG）实现的。PRNG是一种数学函数，接受一个称为“种子”的初始值，并生成一系列高度相互关联的伪随机数。在一个PRNG周期内，生成的随机数看起来是随机的，但如果再次使用同样的种子，生成的数列也将完全相同。

然而，PRNG生成的数列通常具有不均匀性和可预测性。如果随机数生成器的种子值不够随机，那么生成的随机数序列的质量会受到影响。为了消除这个问题，可以使用“真随机数生成器”（True Random Number Generator，简称TRNG）。

TRNG的原理是捕获物理过程中的随机性质，例如热噪声或放射性衰变。然而，TRNG的设计和实现在技术上都更为复杂，并且通常需要专用的硬件设备。

myrand的介绍

myrand是一种新的随机数生成方法，既简单又高效。该方法基于串行和并行的混合算法，生成的随机数具有均匀性、无偏差性和高速性。

myrand的具体实现是：将一个整数A作为种子，使用一个随机的质数B作为乘数，并使用一个固定的质数C作为偏移量。myrand方法中，生成的随机数是按照以下公式计算得出的：Xn+1=(A * Xn + C) % B

其中，Xn是第n个生成的随机数。这个公式意味着生成的随机数是在模B的意义下取A乘以前一个随机数加上C的余数。并且，这个余数值的分布是相对均匀的，因为C是一个固定的质数，B是一个随机质数。

通过使用myrand，生成的随机数序列几乎可以与TRNG生成的真随机数序列相媲美。myrand方法生成的随机数由于简单和高效而更为实用，在大部分应用场景下都可以使用。

实现myrand的代码

下面是通过Java实现myrand的代码：

```

public class MyRand {

private static final int A = 25214903917L;

private static final int C = 11;

private static final int B = 281474976710656L;

private long x;

public MyRand(long seed) {

x = seed;

}

public long nextLong() {

x = (A * x + C) % B;

return x;

}

}

```

通过这个代码，我们可以很容易地创建一个myrand随机数生成器对象，并使用nextLong方法生成一个随机数。

在这个简单的实现中，long整数类型的种子作为输入，生成一个long整数类型的随机数作为输出。因此，在使用myrand时应该确保种子具有足够的随机性。

结论

通过介绍myrand方法和实现代码，我们可以看到这是一种简单而又高效的随机数生成方式。使用myrand，我们可以生成高-quality、均匀、无偏差的随机数，而且不需要使用专门的硬件设备。在大部分应用场景中，myrand方法生成的随机数符合要求并且带有较低的计算成本，是一个很好的选择。