對於隨機數的實驗，根據課程上的教程，有如下的公式：

對應的變量參數的說明：

其中對應的Mouduls變量對應的就是公式中a的值，在公式中的含義就是相當於要循環多少個數才重復的一個值。

Multiplier對應的就是公式中m的值，表示的是範圍值，例如圖上的16807表示的就是取種子返回的隨機數的範圍為0-16806。

公式中的c表示的是公式每次返回的隨機數要增長的一個值，如果是常數的話，每次增長的值將會是一個固定的值，就變成了容易重復的狀態，所以，為了不使其是一個重復的狀態，我打算在每次取完隨機數之後將生成的隨機數Xn賦值給c；

Xn表示的隨機數函數中取種子的一個步驟，其中第一次取值，其實就是取種子的過程，也就是對X0取值的過程，當取到第一個種子後，此後的隨機數一般都不用取種子了。

根據上述的簡單分析，那麽以下就是實驗實現隨機數的一個算法，代碼如下：

package suijishu;

public class Suijishu {

    private long xn=0;
    private long c=0;
    public int random_num(int a,int b)
    {
        return (int) (random()%(b-a+1)+a);
    }
    public long random()    //生成第n+1個的隨機數過程
    {
        int Multiplier=16807;
        
 
long Modulus=((1<<31)-1);
        xn=(Modulus*xn+c)%Multiplier;
        c=xn;
        return xn;
    }
    public void setseed(long seed)    //取種子
    {
        xn=seed;
    }
    
    //主函數
    public static void main(String[] args) {
        // TODO 自動生成的方法存根
        Suijishu sjs=new Suijishu();
        
 
int num[]=new int[6];    //模擬色子的六個面整型變量
        int account=0;
        sjs.setseed(System.currentTimeMillis());
        for(int i=0;i<6000;i++)    //模擬循環6000次搖色子的過程
        {
            account=sjs.random_num(1,6); //搖色子
            ++num[account-1];    //對應的色子面的變量加一
        }
        for(int j=0;j<6;j++)
        {
            System.out.println((j+1)+":"+num[j]);//看最終色子對應面被咬的次數
        }
    }
    
    
}

類中setseed是一個取種子的函數，我在代碼中取的種子是系統的當前時間。（距離1970年1月1日的毫秒數），因為時間是一直在變得，因此取時間作為種子是一個不錯的選擇。

random()是一個取種子之後的返回隨機數的函數

random_num(int a,int b)是一個封裝的函數，返回a-b之間的隨機數的值；

下面是實驗的截圖：

隨機數的分布情況還是挺平均的。

Java實驗--課上提到的隨機數生成原理簡單實現(不利用庫生成隨機數的簡單算法）