在计算机领域，随机数是非常重要的一个概念。在很多场景下，需要用到随机数来模拟一些随机事件，或者进行一些随机选择。比如，在游戏开发中，需要随机生成敌人的位置和属性；在密码学中，需要生成随机的密钥；在数据分析中，需要生成随机的样本来进行统计分析等等。因此，能够随机生成一些数值，就成为了计算机编程中的一个基本技能。
本文将从多个角度来分析如何随机生成100内的10个整数，并探讨其中的一些问题和技巧。
一、 随机数的概念
在计算机中，随机数是一种完全由计算机生成的数值，这个数值是无法预测的，也没有任何规律可循。通常情况下，随机数是通过某种算法生成的。这个算法应该能够保证生成的数值是均匀分布的，即每个数值的出现概率相等。否则，就会导致某些数值过于频繁地出现，而其他数值则很少出现，从而影响到随机性。
二、 随机数的生成方式
在计算机中，随机数可以通过硬件和软件两种方式来生成。
硬件随机数是通过物理过程来生成的，比如基于热噪声、放射性衰变等原理。这种方法生成的随机数质量非常高，因为它们是完全随机的。但是，硬件随机数的生成速度较慢，而且需要专门的硬件设备，因此在实际应用中并不常见。
软件随机数则是通过计算机算法来生成的。常用的随机数生成算法有伪随机数生成算法和真随机数生成算法。
伪随机数生成算法是通过一个确定的算法，根据一个初始值（种子）来生成一系列的随机数。这种方法生成的随机数并不是真正的随机数，而是伪随机数，其随机性是有一定规律可循的。因此，在使用伪随机数时，需要注意算法的质量和种子的选择。常见的伪随机数生成算法有线性同余法、梅森旋转算法等。
真随机数生成算法是通过物理过程来生成随机数，比如基于放射性衰变、光子计数等原理。这种方法生成的随机数是真正的随机数，具有最高的随机性。但是，真随机数的生成速度较慢，而且需要专门的硬件支持，因此在实际应用中也不常见。
三、 随机数生成的实现方式
在编程中，随机数的生成方式也有多种实现方式。下面介绍几种常用的方法。
1. 使用系统随机数函数
在大多数编程语言中，都提供了生成随机数的函数。比如，在Python中，可以使用random模块中的randint函数来生成指定范围内的整数。以下是随机生成10个100以内整数的代码：
```python
import random
for i in range(10):
print(random.randint(1, 100))
```
2. 使用时间戳作为种子
对于伪随机数生成算法，如果种子的选择不当，就会导致生成的随机数不够随机。一个常见的做法是使用当前时间戳作为种子。由于时间戳是不断变化的，因此每次运行生成的随机数都会不同。
以下是使用时间戳作为种子来生成随机数的代码：
```python
import random
import time
random.seed(time.time())
for i in range(10):
print(random.randint(1, 100))
```
3. 使用加密哈希函数生成随机数
加密哈希函数是一种将任意长度的数据映射为固定长度的哈希值的函数，具有不可逆性、唯一性等特点。因此，可以使用加密哈希函数来生成随机数。具体做法是将需要生成的随机数作为输入，然后将哈希值的一部分作为输出，从而得到一个随机数。
以下是使用SHA-256算法生成随机数的代码：
```python
import hashlib
def rand(seed):
sha256 = hashlib.sha256()
sha256.update(str(seed).encode('utf-8'))
return int(sha256.hexdigest(), 16) % 100 + 1
for i in range(10):
print(rand(i))
```
四、 随机数生成的问题和技巧
1. 种子的选择
对于伪随机数生成算法，种子的选择非常重要。如果使用相同的种子，将会生成相同的随机数序列，从而失去了随机性。因此，通常情况下，种子会选择当前时间戳或者其他随机的值来保证随机性。
2. 随机数的分布
在生成随机数时，需要保证随机数是均匀分布的，即每个数值的出现概率相等。否则，就会导致某些数值过于频繁地出现，而其他数值则很少出现，从而影响到随机性。因此，在选择随机数生成算法时，需要注意其分布特性。
3. 随机数的重复
在生成随机数时，需要注意避免重复。如果生成的随机数有重复，就会导致某些数值被重复选择，而其他数值则没有被选择，从而影响到随机性。为了避免重复，可以使用一些去重的方法，比如使用集合来存储已经选择过的数值。
五、
