Начнем с того, как компьютер сейчас генерирует случайные числа
Современные компьютеры используют так называемые псевдослучайные генераторы чисел (PRNG — Pseudorandom Number Generator). Эти алгоритмы создают последовательность чисел, которые кажутся случайными, хотя на самом деле они вычисляются на основе определенной формулы и начального значения — «семени». При этом «семя» может быть абсолютно любое, начиная от времени на компьютере, заканчивая шумом от молний (например, так работает сайт https://www.random.org).
Однако, у такого способа есть свои недостатки
Во первых это вопрос безопасности. Хотя PRNG выглядят случайно, они предсказуемы! Если кто‑то узнает «семя» и алгоритм, он сможет воссоздать всю последовательность чисел. Это особенно критично в криптографии и безопасности.
Так же в конечном итоге, любая последовательность, созданная таким образом, повторяется через определённое количество шагов. Это делает её уязвимой для анализа.
И еще у такой последовательности не будет несколько повторяющихся значений подряд. Например вам не может выпасть две четверки подряд. Этому мешает то, что полученное значение сразу подставляется в «семя», то есть если семя будет генерировать себя же, то получится бесконечный цикл. Я считаю, что это главный фактор называть эту генерацию псевдо случайной. Так как в истиной случайности при должном терпении можно получить хоть 10 четверок подряд, а потом снова пойдут другие цифры.
Мое предложение
Размышляя на эту тему, вспомнил про существование потоков. Дело в том, что если мы одновременно создадим 2 или более потоков, которые бы выполняли одно и тоже действие, то ОС, случайно бы решила какое действие ей выполнить первым. Да потоки выполняются параллельно, но если мы берем допустим самый простой вывод в консоль, то какой результат выведется вперед мы никак не сможем узнать.
И именно на этой основе я создал свой алгоритм генерации случайного числа. Написал я его на языке C#, но думаю легко будет адаптировать программу под любой нужный вам язык.
Программа генерирует случайное число от 1 до 9 и выводит его в консоль:
using System; using System.Threading; using System.Collections.Generic; class ThredRandomGenerate { static object lObj = new object(); static void Main() { int decimalNumber = 0; do{ string strBinaryNumber = ""; string strBinaryNumber2 = ""; Thread th1 = new Thread(() => num0(ref strBinaryNumber)); Thread th0 = new Thread(() => num1(ref strBinaryNumber)); Thread th1Twin = new Thread(() => num1(ref strBinaryNumber)); Thread th0Twin = new Thread(() => num0(ref strBinaryNumber)); Thread th1Second = new Thread(() => num0(ref strBinaryNumber2)); Thread th0Second = new Thread(() => num1(ref strBinaryNumber2)); Thread th1TwinSecond = new Thread(() => num1(ref strBinaryNumber2)); Thread th0TwinSecond = new Thread(() => num0(ref strBinaryNumber2)); List<Thread> threads = new List<Thread>() {th0, th1, th0Twin, th1Twin, th0Second, th1Second, th0TwinSecond, th1TwinSecond}; foreach (var thread in threads){ thread.Start(); } foreach (var thread in threads){ thread.Join(); } string middleBinaryNumber = strBinaryNumber.Substring(1, 2); string middleBinaryNumber2 = strBinaryNumber2.Substring(1, 2); string strFullBinaryBumber = middleBinaryNumber + middleBinaryNumber2; decimalNumber = Convert.ToInt32(strFullBinaryBumber, 2); } while(decimalNumber > 9 || decimalNumber == 0); Console.WriteLine($"Random number: {decimalNumber}"); } static void num1(ref string str){ lock (lObj) { str += "1"; } } static void num0(ref string str){ lock (lObj) { str += "0"; } } }
так же если убрать decimalNumber == 0 из условия цикла, то можно получать числа уже от 0 до 9.
На основе этого можно написать и другие нужные диапазоны чисел.
Как работает программа
Создается первая четверть потоков (всего их 8), с их помощью в переменную strBinaryNumber случайно присваивается какое либо битовое значение (например 0101).
Почему нужно именно столько потоков? Приведу пример:
Если запустить одновременно 2 потока, которые будут использовать эти функции:
static void num1(ref string str){ lock (lObj) { str += "1"; } } static void num0(ref string str){ lock (lObj) { str += "0"; } }
То мы получим или значение 01 или значение 10, то есть всего два варианта.
С помощью 4 потоков мы генерируем уже 4 битное число, но проблема в том, что мы не можем получить значение например 1111 или 0000. Поэтому, затем мы и берем срез этого 4 битного числа, то есть его середину, что бы у нас могли получится значения 00, 01, 10, 11.
Далее, с помощью других 4 потоков, которые так же одновременно запускаются вместе с первыми 4, мы получаем остальную часть 4 битного числа. Например 00 прибавляем к 10 и в итоге получаем число 2.
Теперь возникает проблема, в том что 4 битным числом, можно закодировать 15 значений

Но получить то нам нужно всего 9, тогда я решил обернуть всю программу в do while, то есть она бы случайно генерировала числа, пока бы не получила нужные нам.
Итоги
В итоге получилась программа, которой не нужно ни «семени» для генерации, ни формулы, она работает на том, что уже давно было в компьютерах. При этом программа выдает случайные числа в бесконечной последовательности и так же может повторять значения.
Что думаете об этом? Можно ли такой подход использовать для каких-то конкретных задач или полностью переходить на него?
Так же предлагайте свои варианты по оптимизации программы.
Комментарии (6)

LiamBlue
27.05.2026 18:47Блин. Называйте это не "семенем", а затравкой пожалуйста. И как я понимаю, в random.org не псевдослучайные числа генерируются - а самые настоящие случайные. И шум от молний используется не как затравка - а как сам источник случайных чисел.

RodionGork
27.05.2026 18:47боюсь что хаб "криптография" упоминать в связи с этой поделкой было неосторожно :) эдак можно было предложить и ГСЧ в виде таймстемпа в миллисекундах взятого по модулю N предложить в качестве "криптографии". Во времена актуальности шифра Цезаря наверное и это выглядело бы надёжно...

MonkAlex
27.05.2026 18:47Если нужен "безопасный" рандом, то посмотрите в RandomNumberGenerator.Create, он точно лучше, чем самописные решения.
Если нужен повторяемый рандом (для тестирования, например) то обычный Random всё ещё хорош.
Статья в целом непонятна (мне лично) - какую проблему решаем?

diakin
27.05.2026 18:47Недавно была статья тоже про самописный алгоритм ГСЧ, там приводились ссылки на тесты для проверки качества ГСЧ. Можно наверное и погуглить их.

diakin
27.05.2026 18:47Ну и так
Требования к качественным ГСЧ
Достаточно длинный период, чтобы избежать зацикливания в пределах решаемой задачи. ru.wikipedia.org*руни.рф
Статистическая равномерность распределения — каждое число в заданном диапазоне должно появляться с одинаковой вероятностью. sky.pro
Статистическая независимость — невозможность предсказать следующее число на основе предыдущих значений. sky.pro
Воспроизводимость — возможность воспроизвести ранее сгенерированную последовательность при известном начальном значении.
Интересно, десятичные знаки числа пи удовлетворяют этим условиям? )
A-Dobrii
вы серьёзно считаете что процессы внутри софта - могут генерировать постоянный поток случайных чисел сравнимых с реальными физическими процессами?
извините, все что вы написали - правда на 90 %.
на оставшиеся 10, это то почему я бы вам не доверил написание криптографических систем.
я не могу в рамках комментарий объяснить насколько вы не правы.
ужасно ужасно