本文从只有成功/失败和多个选择项两种情况，举例说明了采用真随机、受控随机和混合的算法，对分布图的不同影响，认为受控随机解决了之前游戏中随机算法存在的问题，避免一行频繁选取同一事物，避免某件事成功之前的等待时间太长，避免太多可预见性，避免在某种情况下，某个项永远不会被选取到。
我不知道这个问题是否有正确的名称，但在游戏开发中通常不需要真随机。我看到这个解决方案命名为“ 伪随机分布”，但“伪随机”在游戏设计之外已经有了不同的含义，所以我在本博客文章称之为受控随机。
这个问题的描述如下：按预期，一个敌人会有50%的时间丢下道具。玩家不停的打这个敌人，10次之后，该道具还是没有丢掉，他们会觉得这个游戏坏了。或者一次攻击预计有90%的成功率，但是一行中有三次失败了，玩家会认为游戏出问题了。
在这篇博客中，我想把这个问题扩展为不只两个选择（成功或失败），而是很多选择的情况。比如，我们想创建一个马路上的交通情形，需要随机放置一系列的车，相同的车出现的次数不能太多。对于只有成功、失败的情况来说，这个问题已经部分解决了，对于有多个选择项的情况，我在本文会改进该解决方案。