随着计算机技术的飞速发展，随机数在各种领域中的应用越来越广泛。从金融市场的模拟到科学研究中的数据处理，再到游戏设计中的挑战性元素，无处不在的“随机”让我们的生活充满了不可预测性和趣味性。然而，在软件开发中，特别是在涉及安全性的场合，我们往往会遇到一个问题：为什么不能直接使用计算机系统提供的内置函数来生成伪随机数呢？这个看似简单的问题，其背后隐藏着复杂的数学原理和实际应用上的考量。
首先，我们需要了解什么是伪随机序列。在数学上，真实的随机序列是一系列由独立、均匀分布且无偏差产生出来的数字，每个数字都是完全独立于前面的任何数字。这类似于掷骰子，每次投掷都有相同概率出现1至6之间的一个数字。然而，由于现代计算器或电脑程序无法真正实现这样的“自然”的过程，所以我们只能依靠算法生成一组具有特定统计特征但又不是真正“独立”的序列，这就是所谓的伪随机序列。
现在，让我们回到软件开发中使用内置函数生成伪随機數的问题上。当我们编写代码时，我们通常会调用操作系统或编程语言环境提供的一些库函数，它们内部可能包含了种种优化以提高效率，但这些优化很可能导致问题。例如，如果一个系统同时运行多个进程，那么每个进程都可能共享同一套算法，这意味着所有进程将获得相同或者至少是高度相关的手动结果，而这违反了最基本的人类直觉——即每次结果应该是独一无二且没有可预测性的。
此外，由于大多数操作系统和编程语言环境对内存管理、线程调度等方面进行了一定的优化，他们为不同任务分配资源时，并不会考虑它们是否应该被用于产生真正独立且不可预测的地球事件（比如抛硬币或者扔骰子）。因此，即使你尝试通过调用不同的方法获取更好的结果，但由于它们基于同样的基础结构，你仍然无法保证得到真正地独特而不可预见的情况。
为了解决这一问题，一种常见做法是在软件开发中创建自己的 随機數產生器（RNG）实例。这可以确保每当需要新的、未曾发生过的事物时，都能够自行决定如何根据已有的信息采取行动，而不受其他程序或用户活动影响。此外，自己创建RNG还能帮助保护隐私，因为如果别人知道你的RNG是基于某些固定的规则，那么他们就可以推断出你的行为模式，从而破解你的密码或识别你。
总之，在软件开发中选择合适的 随機數產生器对于确保安全性至关重要。如果你只是想玩一些小型游戏，比如电子版桌面角色扮演游戏，那么系统提供的一些标准库功能足够用。但如果你正在构建一个涉及用户隐私、高级加密协议或者要求极高稳定性的关键应用，那么自定义你的 RNG 实例并利用专门设计用于这种目的的大型 随機數表 是非常必要的事情。