伪随机数是通过算法生成的一串数字，具有近似于真随机数的特性。哈希算法对于保障随机性和均匀性具有较好的效果。这些API使用底层的随机数生成器算法，提供了一种简便的方式来生成伪随机数。需要注意的是，伪随机数是有序列的，因此在实际使用中需要有好的初始化种子值，以及适当调整算法参数。
伪随机数是通过算法生成的一串数字，具有近似于真随机数的特性。下面是常见的一些方法用于产生伪随机数：
1. 线性同余法：通过迭代公式 Xn+1 = (aXn + c) mod m，其中Xn为当前的伪随机数，a、c、m为选定的常数，可以生成伪随机数序列。但是，如果选择的参数不当，会导致周期较短或者出现明显的规律。
2. 梅森旋转算法：使用一系列对称的位运算操作，可以产生较为高质量的伪随机数。这种算法可以在多个维度上生成随机分布，并且具有良好的统计特性。
3. 哈希算法：通过输入一个种子值，使用哈希函数计算得到伪随机数。哈希算法对于保障随机性和均匀性具有较好的效果。
4. 随机数生成器API：许多编程语言和操作系统提供了伪随机数生成器的API。这些API使用底层的随机数生成器算法，提供了一种简便的方式来生成伪随机数。
需要注意的是，伪随机数是有序列的，因此在实际使用中需要有好的初始化种子值，以及适当调整算法参数。另外，为了保证安全性和不可预测性，一些应用场景需要使用真随机数生成器，如硬件随机数生成器、环境噪声等。
