根据本文档 https://developer.apple.com/library/mac/documentation/darwin/reference/manpages/man3/arc4random.3.html,
arc4random_uniform()推荐使用类似的结构arc4random() % upper_bound因为当上限不是 2 的幂时，它可以避免“模偏差”。
偏见有多严重？例如，如果我生成上限为 6 的随机数，那么使用arc4random with % and arc4random_uniform()?
arc4random() 返回一个无符号 32 位整数，这意味着值介于
0 和 2^32-1 = 4 294 967 295。
现在，偏差是由以下事实造成的：使用以下命令创建的多个子区间
模数不完全适合随机输出范围。
为了清楚起见，让我们想象一个随机生成器，它创建 0 到 198 之间的数字
包括的。您想要 0 到 99 之间的数字，因此您计算 random() % 100，
产生 0 到 99：
0 % 100 = 0
99% 100 = 99
100% 100 = 0
198% 100 = 98
你看99是唯一一个只能出现的数字once虽然所有
其他可能发生twice在跑步中。这意味着 99 的概率
正好减半，这也是偏差中最坏的情况，其中至少
涉及2个子区间。
由于小于范围间隔的所有二的幂都很好地适合
2^32 间隔，在这种情况下偏差消失。
这意味着模数结果集越小且越高
随机输出范围越大，偏差越小。在你的例子中，6是你的上限
界（我假设 0 是下界），所以你使用 % 7，结果是 0-3
出现 613 566 757 次，而 4-6 出现 613 566 756 次。
所以 0-3 的可能性是 613 566 757 / 613 566 756 = 1.0000000016298 倍
比4-6。
虽然这似乎很容易被忽视，但一些实验（尤其是蒙特卡洛实验）
实验）之所以有缺陷，正是因为这些看似令人难以置信的小
差异非常重要。
如果所需的输出范围是，更糟糕的是偏差bigger比
随机目标范围。请阅读费舍尔-耶茨洗牌 https://en.wikipedia.org/wiki/Fisher-Yates_shuffle入口
因为许多扑克网站都经历过惨痛的教训才知道正常的线性
同余的随机生成器和糟糕的洗牌算法导致
不可能的或非常可能的牌组或更糟的牌组，可预测 decks.
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