golang 生成随机数

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真随机和伪随机概念

先大概了解一下伪随机和真随机的概念。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

golang 实现伪随机

package main

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

func main() {
    // 随机种子
    rand.Seed(time.Now().Unix())
    // 生成 20 个 [0, 100) 范围的伪随机数。
    for i := 0; i < 20; i++ {
        result := rand.Intn(100)
        fmt.Println(result)
    }
}

golang 真随机实现

package main

import (
    "crypto/rand" //真随机
    "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)
    }
}

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本文来自:简书

感谢作者:顶尖少爷

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