电脑生成的随机数是否会循环，以及循环周期的长短， 取决于具体的随机数生成算法和计算机架构。
伪随机数生成器（PRNG）
大多数电脑使用伪随机数生成器来产生随机数。这些生成器基于数学算法，并初始化一个种子值。由于算法的有限精度，这些生成的随机数最终会重复，即出现循环周期。
常见的伪随机数生成算法包括线性同余法、梅森旋转算法等。不同的算法和种子值会导致不同的循环周期长度。
物理随机数生成器（TRNG）
物理随机数生成器利用物理现象（如电子噪声、放射性衰变等）来产生随机数。这些现象本质上是随机的，因此理论上不会产生循环。
然而，在实际应用中，物理随机数生成器也可能受到硬件噪声和温度变化等因素的影响，导致输出不稳定或产生短暂的循环。
循环周期的长度
伪随机数生成器的循环周期长度通常很长，但并非无限。对于常见的PRNG算法，如线性同余法，循环周期可能达到数千万甚至数十亿。
物理随机数生成器的循环周期则取决于具体的物理过程，通常被认为是无限的，但在实际应用中可能会受到噪声等因素的影响。
建议
选择合适的随机数生成器：根据具体应用场景选择合适的随机数生成器。如果需要高质量的随机数，可以考虑使用物理随机数生成器。
测试循环周期：在实际应用中，可以通过多次运行随机数生成器并记录结果来测试其循环周期，以确保其满足需求。
注意安全性：在需要高安全性的应用中，如密码学，应确保随机数生成器的质量，避免使用可能存在循环周期的生成器。