但你必须确保你有一个副本，还是你只关心是否有一个副本。为了确保有两个人生日相同，你需要366个人(不包括闰年)。如果有超过50%的概率有两个人同一天生日，你只需要23个人。这就是生日问题。

如果你有32位，你只需要77163个值就有超过50%的重复几率。试试吧:

Random baseRandom = new Random(0);

int DuplicateIntegerTest(int interations)
{
    Random r = new Random(baseRandom.Next());
    int[] ints = new int[interations];
    for (int i = 0; i < ints.Length; i++)
    {
        ints[i] = r.Next();
    }
    Array.Sort(ints);
    for (int i = 1; i < ints.Length; i++)
    {
        if (ints[i] == ints[i - 1])
            return 1;
    }
    return 0;
}

void DoTest()
{
    baseRandom = new Random(0);
    int count = 0;
    int duplicates = 0;
    for (int i = 0; i < 1000; i++)
    {
        count++;
        duplicates += DuplicateIntegerTest(77163);
    }
    Console.WriteLine("{0} iterations had {1} with duplicates", count, duplicates);
}

1000 iterations had 737 with duplicates

现在128位已经很多了，所以你仍然在谈论大量的物品，但碰撞的几率很低。对于给定的概率，您需要使用近似值获得以下记录数:

碰撞发生的概率是1/1000 217亿亿亿，50%的几率发生碰撞 396亿亿，90%的碰撞概率

每年大约发送1E14封电子邮件，所以在这个水平上大约需要40万年，你才能有90%的机会拥有两个具有相同GUID的电子邮件，但这与说你需要运行宇宙年龄830亿倍的计算机或太阳变冷才能找到副本有很大不同。

但你必须确保你有一个副本，还是你只关心是否有一个副本。为了确保有两个人生日相同，你需要366个人(不包括闰年)。如果有超过50%的概率有两个人同一天生日，你只需要23个人。这就是生日问题。

如果你有32位，你只需要77163个值就有超过50%的重复几率。试试吧:

Random baseRandom = new Random(0);

int DuplicateIntegerTest(int interations)
{
    Random r = new Random(baseRandom.Next());
    int[] ints = new int[interations];
    for (int i = 0; i < ints.Length; i++)
    {
        ints[i] = r.Next();
    }
    Array.Sort(ints);
    for (int i = 1; i < ints.Length; i++)
    {
        if (ints[i] == ints[i - 1])
            return 1;
    }
    return 0;
}

void DoTest()
{
    baseRandom = new Random(0);
    int count = 0;
    int duplicates = 0;
    for (int i = 0; i < 1000; i++)
    {
        count++;
        duplicates += DuplicateIntegerTest(77163);
    }
    Console.WriteLine("{0} iterations had {1} with duplicates", count, duplicates);
}

1000 iterations had 737 with duplicates

现在128位已经很多了，所以你仍然在谈论大量的物品，但碰撞的几率很低。对于给定的概率，您需要使用近似值获得以下记录数:

碰撞发生的概率是1/1000 217亿亿亿，50%的几率发生碰撞 396亿亿，90%的碰撞概率

每年大约发送1E14封电子邮件，所以在这个水平上大约需要40万年，你才能有90%的机会拥有两个具有相同GUID的电子邮件，但这与说你需要运行宇宙年龄830亿倍的计算机或太阳变冷才能找到副本有很大不同。

GUID理论上是非唯一的。下面是你的证明:

GUID是一个128位的数字 如果不重用旧的guid，就不能生成2^128 + 1或更多的guid

然而，如果太阳的全部能量输出都用于完成这一任务，那么它在完成之前就会变冷。

GUID可以使用许多不同的策略生成，其中一些策略采取特殊措施来确保给定的机器不会两次生成相同的GUID。在特定算法中发现冲突将表明生成guid的特定方法不好，但不能证明关于guid的任何一般情况。

这将持续不止几个小时。假设它以1 GHz的频率循环(实际上它不会—它会比1 GHz慢得多)，它将运行10790283070806014188970年。大约是宇宙年龄的830亿倍。

假设摩尔定律成立，不运行这个程序，等几百年，在一台速度快数十亿倍的计算机上运行，会快得多。事实上，任何运行时间比CPU速度翻倍(大约18个月)要长的程序，如果您等待CPU速度提高并在运行之前购买一个新的CPU(除非您编写它是为了让它可以在新的硬件上挂起和恢复)，那么它将更快地完成。

如果GUID冲突是一个问题，我建议使用ScottGuID代替。

[Update:] As the comments below point out, newer MS GUIDs are V4 and do not use the MAC address as part of the GUID generation (I haven't seen any indication of a V5 implementation from MS though, so if anyone has a link confirming that let me know). WIth V4 though, time is still a factor though, and the odds against duplication of GUIDs remains so small as to be irrelevant for any practical usage. You certainly would not be likely to ever generate a duplicate GUID from just a single system test such as the OP was trying to do.

大多数答案都忽略了微软GUID实现的一个关键点。GUID的第一部分基于时间戳，另一部分基于网卡的MAC地址(如果没有安装网卡，则为随机数)。

如果我理解正确，这意味着复制GUID的唯一可靠方法是在多台机器上同时运行GUID生成，其中MAC地址是相同的，并且两个系统上的时钟在生成发生时处于相同的确切时间(时间戳是基于毫秒的，如果我理解正确的话)....即使如此，数字中还有很多其他的位是随机的，所以几率仍然很小。

对于所有实际目的，guid都是惟一的。

在“旧的新事物”博客上有一个关于MS GUID的很好的描述