取高质量随机数基于梅森旋转算法[易语言源码]

取高质量随机数基于梅森旋转算法易语言源码原理
MT19937算法利用线性反馈移位寄存器（LFSR）来产生随机数。LFSR的反馈函数是寄存器中某些位的简单异或操作，这些位也被称为抽头序列。为了使LFSR成为最大周期的LFSR，由抽头序列加上常数1形成的多项式必须是本原多项式。本原多项式是一种特殊的不可约多项式，能够确保LFSR通过所有内部状态，产生最大长度的伪随机序列！

MT19937算法过程
初始化阶段：生成一个具有624个元素的uint32数组（状态数组），这个数组是后续生成随机数的基础。
旋转算法阶段：对状态数组进行旋转操作，以产生新的随机数。这一步骤通过复杂的位操作和异或运算实现。
结果处理阶段：对旋转算法得到的结果进行进一步处理，如温度化，以提高随机数的质量。

具体实现
初始化：给定一个初始种子（seed），通过一系列的数学变换生成状态数组的624个元素。
旋转操作：对于状态数组中的每一个元素，通过特定的数学公式（涉及位移、异或等操作）计算新的值，并更新状态数组。
随机数生成：通过状态数组中的元素和特定的变换规则生成伪随机数。如果所有元素都被使用过，则重复旋转操作以生成新的随机数序列。

优点
1、MT19937生成的随机具非常好的随机性。
2、几乎所有语言都使用梅森旋转算法生成随机数，比如C++11、Python、PHP等。
3、MT19937的周期非常长，达到2^19937-1，这意味着在实际应用中几乎不可能遇到重复的随机数序列。