介绍
migl-rng 是一个前端 JavaScript 库，用于生成高质量的随机数。它是基于 Mersenne Twister 算法实现的，具有优秀的随机性和周期性，并且运行速度快。
除了可以生成随机整数和小数外，migl-rng 还提供了一些特殊的随机数生成方法，如高斯分布和二项分布。
npm 包 migl-rng 可以轻松地集成到任何 Node.js 或浏览器项目中。
安装
通过 npm 安装 migl-rng，使用以下命令：
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migl-rng 会自动添加到您的项目依赖中。
基本用法
要使用 migl-rng，需要先创建一个 RNG 对象。可以使用以下代码创建一个 RNG 对象：
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然后，可以使用 RNG 对象的方法来生成随机数。
随机整数
生成范围在 0 到 100 之间的随机整数：
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随机小数
生成范围在 0 到 1 之间的随机小数：
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高斯分布
生成高斯分布，可以使用 nextGaussian() 方法。默认情况下，它生成均值为 0，标准差为 1 的高斯分布。可以通过指定平均值和标准差来生成其他高斯分布。
以下示例生成平均值为 10，标准差为 2 的高斯分布：
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二项分布
生成二项分布，可以使用 nextBinomial(n, p) 方法。其中，n 表示二项分布的试验次数，p 表示每次试验成功的概率。
以下示例生成 100 次试验，每次试验成功概率为 0.5 的二项分布：
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随机数生成算法
migl-rng 基于 Mersenne Twister 算法实现。Mersenne Twister 是一种快速和高质量的随机数生成算法，具有非常长的周期（2^19937-1），可以满足大多数应用的随机数需求。
Mersenne Twister 算法具有以下优点：
- 随机数生成速度非常快。
- 生成的随机数分布均匀，具有较好的随机性。
- 周期非常长，可以满足大多数应用的随机数需求。
结论
随机数在前端开发中是一个重要的问题。migl-rng 提供了一种简单而有效的方法来生成高质量的随机数，使得开发人员可以轻松地在项目中使用随机数。此外，migl-rng 的算法基于 Mersenne Twister，具有优秀的随机性和周期性，可以满足大多数应用的随机数需求。
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