众所周知，在小样本且变化频率比较低的情况下，随机数值是不可能做到公平的。
原因主要有以下几点：
一、样本量小导致的偏差：较小的样本数量可能无法充分体现随机数的整体分布特征。样本大时，各种可能的结果会趋于平均。然而，小样本可能恰好包含了较多或较少的某些特定结果，从而导致偏离平均分布。
假设我们要通过抛硬币来模拟随机事件，只抛 10 次，很可能会出现 7 次正面或 3 次正面这样较大的偏差，但如果抛 1000 次，正面和反面出现的次数会更接近 500 次，更接近平均。
低变化频率的局限性：变化频率低意味着新的随机结果产生较少，这使得已有的少数结果对整体分布的影响更大，增加了出现不均匀分布的可能性。
比如，每小时生成一个随机数，一天下来只有 24 个数据点，相比每秒生成一个随机数，一天能有 86400 个数据点，前者更容易受到少数几次结果的影响而偏离平均。
二、随机数生成算法的局限性：某些随机数生成算法在小样本和低频率情况下可能表现出一定的规律性或倾向性。
综上所述，在小样本且变化频率比较低的情况下，生成的随机数往往不太可能达到平均分布，存在较大的偏差可能性。
以上整理自网络。
我也是倒霉蛋之一，意识到这不是客服的问题，也不是技术小哥的问题，是随机数的问题后，就不挣扎了，除非采用轮换，随机的方式就会存在幸运儿和倒霉蛋。

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