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:
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:
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:
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:
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。