Python 線性同余是一個(gè)常用的隨機(jī)數(shù)生成算法，該算法在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。

該算法的核心思想是通過一個(gè)循環(huán)遍歷的線性方程，不斷地生成下一個(gè)隨機(jī)數(shù)。

具體來說，我們需要使用如下的公式，其中X表示上一個(gè)隨機(jī)數(shù)，a、b、m都是事先給定的常數(shù)：

X1 = (a*X0 + b) mod m

其中，mod表示取余操作。

那么，我們就可以編寫如下的 Python 代碼來實(shí)現(xiàn)線性同余算法：

def linear_congruential_generator(X0, a, b, m):
X1 = (a*X0 + b) % m
return X1

其中，X0是初始的隨機(jī)數(shù)，a、b、m是預(yù)先設(shè)定的常數(shù)。

為了方便使用該算法，我們可以編寫如下的 Python 應(yīng)用程序：

X = 0
a = 1664525
b = 1013904223
m = 2**32
for i in range(10):
X = linear_congruential_generator(X, a, b, m)
print(X)

該程序會(huì)生成10個(gè)隨機(jī)數(shù)，并將它們輸出到控制臺(tái)上。

值得注意的是，線性同余算法并不能生成真正的隨機(jī)數(shù)，因?yàn)橄乱粋€(gè)隨機(jī)數(shù)總是可以由上一個(gè)隨機(jī)數(shù)計(jì)算得出。

因此，如果需要高質(zhì)量的隨機(jī)數(shù)，建議使用更加復(fù)雜的算法，如：梅森旋轉(zhuǎn)算法、拉斯維加斯算法等。