目前所看到的所有公開的關于C隨機數生成器的中文資料，都提到經典的線性同余法( LCG, linear congruential generator)，并認為是默認的實現方法。這個說法并不準確。

線性累加反饋法

線性累加反饋法，即LAFM(linear additive feedback method)，以下是GLIBC使用的線性累加反饋法的流程描述。其中，2147483647 = 2^31 – 1，4294967296 = 2^32. 所有變量都是整數。

GLIBC的實現

GLIBC實現了以上兩種算法。LAFM生成器標記為 TYPE1, TYPE2, TYPE_3 和 TYPE4 類型，LCG 生成器標記為 TYPE0。相比LCG，LAFM生成器預先生成有很多初始狀態，消除了LCG生成器的周期性遍歷的屬性，在同一個周期內，可以多次獲取到相同的隨機數。為了提高隨機數生成的時間和空間效率，在計算偽隨機序列時GLIBC使用指針指向包含前驅隨機值的數組，寫法與按上述公式步驟直譯的方式有所不同。

LCG生成器狀態數組

LCG生成器在狀態數組(buf->state)長度為8字節時才會使用。 狀態數組長度更大時則會啟用LAFM生成器。通常在使用rand()方法時，會使用srand()設置種子常量，這時狀態數組默認就是128字節, 所以實際會啟用LAFM生成器。

線性同余法

由于LCG計算簡單，極省內存，很適合內存和計算資源比較緊張的嵌入式環境。但LCG有一個嚴重的缺陷，即產生的偽隨機數強依賴于上一次生成的隨機數，且重復周期等于隨機范圍，不能用于隨機數要求高的場合。

總結

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