编程中的随机数生成通常是通过内置的随机数生成器（Random Number Generator, RNG）来实现的。这些生成器可以产生伪随机数（Pseudo-Random Numbers, PRNs），它们看起来是随机的，但实际上是由一个确定的算法和一个初始种子值（seed value）生成的序列。不同的种子值会导致不同的随机数序列，从而使结果看起来是随机的。
Python:
使用`random`模块，可以通过`random.random（）`生成0到1之间的随机浮点数。
使用`random.randint（a, b）`生成指定范围内的随机整数。
使用`random.choice（sequence）`从序列中随机选择一个元素。
使用`random.shuffle（sequence）`打乱序列中元素的顺序。
使用`random.choices（population, weights=weights）`根据权重从序列中随机选择元素。
C语言:
使用`rand（）`函数生成伪随机数，并通过`srand（seed）`设置种子值，其中`seed`通常为当前时间。
可以使用`rand（） % range`来生成指定范围内的随机数。
C++中可以使用`
JavaScript:
使用`Math.random（）`生成0到1之间的随机浮点数。
可以通过乘以一个数值和取整来生成指定范围内的随机整数。
使用`Math.floor（60 * Math.random（））`生成0到59之间的随机整数，或者通过其他方式生成正负随机数。
Java:
使用`java.util.Random`类，可以通过`nextInt（int bound）`生成指定范围内的随机整数。
可以使用`Random`类的构造函数设置种子值，以确保每次运行程序时生成不同的随机数序列。
随机数生成器的类型
伪随机数生成器（PRNG）:
如Python的`random`模块、C语言的`rand（）`函数等，它们使用一个种子值和一个算法来生成随机数序列。虽然这些数看起来是随机的，但它们实际上是可预测的，如果种子值相同，生成的序列也会相同。
真随机数生成器（TRNG）:
一些编程语言和环境提供了真随机数生成器，它们基于物理现象（如电子噪声、放射性衰变等）来生成随机数。这些随机数在统计上更接近真正的随机数，但实现起来更为复杂。
权重随机
在需要权重随机的情况下，可以为每个事件分配一个权重值，然后生成一个随机数，根据该随机数的大小来判断事件是否发生。例如，在Python中，可以使用`random.choices（）`函数并传入权重参数来实现权重随机。
概率分布
有时需要生成的随机数符合特定的概率分布，如正态分布、泊松分布等。编程语言通常提供了相应的分布函数，如Python的`random.normal（）`、`random.expovariate（）`等，可以直接生成符合这些分布的随机数。
总结
编程中的随机数生成通常是通过内置的随机数生成器来实现的，这些生成器可以是伪随机数生成器或真随机数生成器。根据具体需求，可以选择合适的生成方法和参数来生成随机数，以满足不同的应用场景。