伪随机数生成器 (PRNG)是非常复杂的野兽.

没有真正的完美"随机数生成器-实际上，可以用数学函数完成的***的事情是伪随机数-对于大多数意图和目的，它们看起来都是足够随机的.

实际上，从PRNG返回的数字中执行任何其他操作并不会真正增加其随机性，并且实际上，数字的随机性会降低.

所以，我***的建议是，不要弄乱从PRNG返回的值.使用足够适合预期用途的PRNG，如果不合适，则在必要时找到可以产生更好效果的PRNG.

坦率地说，看来 mt_rand 函数使用梅森捻线器，它实际上是一个非常好的PRNG，所以可能足以满足大多数休闲用途.

但是， Merenne Twister并非旨在用于任何安全上下文中.有关需要随机性以确保安全性的解决方案，请参见此答案.

修改

注释中有一个问题，为什么对随机数执行运算可以使其随机性降低.例如，某些PRNG可以在比特的不同部分返回更一致，更少的随机数-高端可能比低端更多.

因此，在丢弃高端并返回低端的操作中，该值的随机性可能小于从PRNG返回的原始值.