随机数

关于随机数，Go语言标准库提供了两个包来实现，分别是math/rand和crypto/rand。

 

1. math/rand
原理：以一个真随机数（随机种子）作为初始条件，使用一定算法不停迭代产生随机数。
两个程序，如果设置相同的随机种子和相同的随机数范围，那么它们同样的调用次数，得到的随机数是一样的，所以这个包其实是一个伪随机数生成器。

下面以代码实践来说明：

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package main   import (     "fmt"     "math/rand" )   func main() {     rand.Seed(88)     for i := 0; i < 10; i++ {         n := rand.Intn(100)         fmt.Println(n)     } }

这个程序，无论运行几次，其结果都是一样的：

也就是说，rand.Seed()函数设置随机种子为88的时候，第一次调用rand.Intn(100)得到的结果一定是97，第二次调用的结果一定是20，以此类推。

再来看看下面这个程序：

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package main   import (     "fmt"     "math/rand" )   func main() {     for i := 0; i < 10; i++ {         rand.Seed(88)         n := rand.Intn(100)         fmt.Println(n)     } }

这个程序与上一个程序不同的是，在循环内部设置随机种子，也就是说循环中每次调用rand.Intn(100)的时候，都是设置随机种子为88以后的第一次调用，所以结果一定都是97：

也就是说，当随机种子确定的时候，产生的随机数序列其实确定的，是伪随机的，那么，要想得到完全随机的随机数序列，就要使用完全随机的随机种子，一般使用系统时间作为随机种子。

程序示例如下：

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package main   import (     "fmt"     "math/rand"     "time" )   func main() {     rand.Seed(time.Now().UnixNano())     for i := 0; i < 10; i++ {         n := rand.Intn(100)         fmt.Println(n)     } }

因为每次调用程序，系统时间都不一样，所以产生的随机数列也就不相同了。

 

2. crypto/rand
原理：利用当前系统的一些特征，比如内存的使用量，文件的使用数量，不同类型的进程数量等等来进行计算产生随机数，因此产生重复随机数的概率很低。
这个包产生的随机数更安全，加解密一般就使用这个包来产生随机数。

程序示例：

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package main   import (     "crypto/rand"     "fmt"     "math/big"     "os" )   func main() {     b := new(big.Int).SetInt64(int64(100))     for i := 0; i < 10; i++ {         n, err := rand.Int(rand.Reader, b)         if err != nil {             fmt.Println(err)             os.Exit(1)         }         fmt.Println(n)     } }

 

注：crypto/rand产生随机数的效率比math/rand要慢很多。