1 试着想一下，如果在某一个场景，我们做一个游戏，用户玩到一半的时候退出了，这样 用户下次进来可以选择继续上一次的进度继续玩，那么现在问题来了：用户玩 的进度以及用户的积分等简单的描述数据，我们都可以记录下来，但是游戏里绘制的障碍物、飞行物以及很多装饰类的小玩意儿，他们甚至是每次用户点开始随机输 出的，要把画布上所有的东西以及它们的大小，位置等都记录下来，实在是没必要。
于是种子随机数就闪亮登场了，我们如果在画布上元素随机绘制的时候，有一个种子值，页面上所有元素的位置、大小等都是根据这个种子来算的，那么等到第二次绘制的时候只需要传入这个种子，就可以重现之前未完成的画布元素。
那么这个时候，你会发现JS里面自带的Math.random就不好使了，无法满足需求，我们继续看这段代码：
Math.seed = 5; Math.seededRandom = function(max, min) { max = max || 1; min = min || 0; Math.seed = (Math.seed * 9301 + 49297) % 233280; var rnd = Math.seed / 233280.0;
return min + rnd * (max - min); };
for (var i= 0; i<10; i++) { document.writeln(Math.seededRandom() +"<br />"); }
运行如上代码你会发现如果种子Math.seed不变，那么生成的随机数是不会变化的，哦了，如果引入这个函数，那么重现游戏场景可以实现了，虽然还需要做更多的细节处理，但机制上是能保证的，本文的重点不是实现一个这样的游戏。
本文的重点是：(Math.seed * 9301 + 49297) % 233280，为什么会是这三个值，而不是其它的到底这三个数字有什么神秘的来历呢？
像Math.seededRandom这种伪随机数生成器叫做线性同余生成器（LCG, Linear Congruential Generator)，几乎所有的运行库提供的rand都是采用的LCG，形如：
In+1=aIn+c(mod m)
生成的伪随机数序列最大周期m，范围在0到m-1之间。要达到这个最大周期，必须满足：
1.c与m互质
2.a - 1可以被m的所有质因数整除
3.如果m是4的倍数，a - 1也必须是4的倍数
以上三条被称为Hull-Dobell定理。作为一个伪随机数生成器，周期不够大是不好意思混的，所以这是要求之一。因此才有了：a=9301, c = 49297, m = 233280这组参数，以上三条全部满足。
以上部分来自http://www.xiaomeiti.com/note/3589
2 将系统当前时间作为初始化的随机数种子，不要将数字写死。
若每次使用的种子相同 ，生成的随机数也是相同的，若每一使用不同的种子，则生成的随机数也会不同。