随机数咱们都知道,就是计算机经过某种算法,“随机”的生成一个数字。不少编程语言都有内置的方法来生成随机数,那么 GoLang 中是怎样一种状况呢?git
咱们都知道“随机数”在现实生活中的概念,可能你随手抛一个硬币,就能够说其结果是随机的,可是在计算机中要肯定一个“随机数”真的是“随机数”,那但是有标准的,不是你随随便便说是就是。github
根据密码学原理,要想对一个“随机数”进行随机性检验有如下几个标准:golang
根据以上几个标准,其对应的随机数也就分为如下几类:算法
了解了以上几个概念,咱们就知道了“伪随机数”其实就是一个“看似随机,实则并不真正随机”的数字。编程
在实际应用中大部分状况下伪随机数就足够了。这些数列是“彷佛”随机的数,实际上它们是经过一个固定的、能够重复的计算方法产生的。由于它们其实是能够计算出来的,因此它们并不真正地随机,可是它们具备相似于随机数的统计特征。产生这样的结果的生成器咱们叫作伪随机数生成器。安全
通常只有在密码学场景中,咱们才须要使用“真随机数”。dom
在大部分编程语言中,提供的都是“伪随机数生成器”,例如 JS
中的 Math.random()
,GoLang
中的 math/rand
包。编程语言
在GoLang
中,咱们能够经过 math/rand
包里的方法来生成一个伪随机数:函数
package main
import (
"fmt"
"math/rand"
)
func main() {
fmt.Println(rand.Int()) // => 134020434
}
复制代码
上面的代码中,咱们经过 rand.Int()
方法来生成一个伪随机数。看起来好像没什么问题嘛,人家也很 OK 啦。google
可是细心的你会发现,你在本身电脑上运行上面的代码居然和个人同样。不管你怎么运行,它都同样。
咱们知道 JS
中的 Math.random()
每次都会返回一个不同的数字,可是 GoLang
中的伪随机数生成器默认状况下居然会返回相同的数值,这还不反了天了?
都是伪随机数生成器,为何差异就这么大呢?这里咱们就要了解一下“随机种子”的概念啦。
咱们知道,伪随机数,是使用一个肯定性的算法计算出来的彷佛是随机的数序,所以伪随机数实际上并不随机。
那么天然,在计算伪随机数时假如使用的开始值不变的话,那么算法计算出的伪随机数的数序天然也是不变的咯。
这个“开始值”,就被称为随机种子。
查阅文档,咱们得知,Int()
函数是从 default Source
(默认源)中产生的伪随机数。
而这个 default Source
,咱们从 Seed 部分能够看到,若是你没有设置随机种子,那么默认初始种子老是从 1
开始。
既然随机种子同样,那天然其结果也是同样的。
咱们已经知道了默认随机种子是从 1
开始,那么咱们只要在每次生成随机数以前先设置一个不同的种子,那么其结果天然也就不同了。
咱们要尽量保证每次伪随机数生成器工做时使用的是不一样的种子,一般的作法是采用当前时间做为种子。
package main
import (
"fmt"
"math/rand"
"time"
)
func main() {
rand.Seed(int64(time.Now().UnixNano()))
fmt.Println(rand.Int())
}
复制代码
这样,因为种子不一样,咱们每次运行的结果也就不同。咱们就能达到获取伪随机数的目的啦。
若是咱们的应用对安全性要求比较高,须要使用真随机数的话,那么可使用 crypto/rand
包中的方法。
package main
import (
"crypto/rand"
"fmt"
"math/big"
)
func main() {
// 生成 20 个 [0, 100) 范围的真随机数。
for i := 0; i < 20; i++ {
result, _ := rand.Int(rand.Reader, big.NewInt(100))
fmt.Println(result)
}
}
复制代码
上面的程序每次运行的结果都是不同的,会真正随机的生成随机数。
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