Go随机数

随机数和伪随机数

根据密码学原理，要想对一个“随机数”进行随机性检验有以下几个标准：

• 统计学伪随机性 - 在给定的随机比特流样本中，1 的数量大致等于 0 的数量，也就是说，“10”“01”“00”“11” 四者数量大致相等。说人话就是：“一眼看上去是随机的”。
• 密码学安全伪随机性 - 就是给定随机样本的一部分和随机算法，不能有效的演算出随机样本的剩余部分。
• 真随机性 - 其定义为随机样本不可重现。

根据以上几个标准，其对应的随机数也就分为以下几类：

• 伪随机数 - 满足第一个条件的随机数。
• 密码学安全的伪随机数 - 同时满足前两个条件的随机数。可以通过密码学安全伪随机数生成器计算得出。
• 真随机数 -同时满足三个条件的随机数。

转自链接：https://juejin.im/post/5ab0c7f06fb9a028d936fe5c

C语言伪随机代码：

/* 使用 ANSI C 可移植算法 */
static unsigned long int next = 1;    // 种子

int rand(void)                        // 生成伪随机数
{
    next = next * 1103515245 + 12345;
    return (unsigned int) (next / 65536) % 32768;
}

void srand(unsigned int seed)         // 修改种
{
    next = seed;
}

 

伪随机数必须要先生成种子，在GoLang 中，我们可以通过 math/rand 包里的方法来生成一个伪随机数：

package main

import (
  "fmt"
  "math/rand"
  "time"
)

func main() {
  rand.Seed(int64(time.Now().UnixNano()))

  fmt.Println(rand.Int())
}

 

使用真随机数的话，那么可以使用 crypto/rand 包中的方法。（待详细了解）

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)
  }
}