Generowanie liczb losowych

Rust:
Generowanie liczb losowych

Jak to zrobić:

Rust polega na zewnętrznych crate’ach do generowania losowych liczb, przy czym najczęściej używanym jest rand. Aby zacząć generować losowe liczby, musisz najpierw dodać rand do swojego pliku Cargo.toml:

[dependencies]
rand = "0.8.5"

Następnie, można generować losowe liczby używając rand w kodzie Rust. Oto przykład generowania losowej liczby całkowitej i liczby zmiennoprzecinkowej:

use rand::{Rng, thread_rng};

fn main() {
    let mut rng = thread_rng();
    
    // Generowanie losowej liczby całkowitej między 1 a 10
    let random_int: i32 = rng.gen_range(1..=10);
    println!("Losowa liczba całkowita: {}", random_int);
    
    // Generowanie losowej liczby zmiennoprzecinkowej między 0.0 a 1.0
    let random_float: f64 = rng.gen::<f64>();
    println!("Losowa liczba zmiennoprzecinkowa: {}", random_float);
}

Przykładowe wyjście może wyglądać tak:

Losowa liczba całkowita: 7
Losowa liczba zmiennoprzecinkowa: 0.9401077112175732

Należy zauważyć, że ponowne uruchomienie programu wyprodukuje inne wartości.

Pogłębiona analiza

Generowanie losowych liczb w Rust, ułatwiane przez rand i jego zależności takie jak getrandom, stanowi szeroką abstrakcję nad funkcjami systemu operacyjnego i generatorami algorytmicznymi. Historycznie, losowość w informatyce ewoluowała od prostych, przewidywalnych algorytmów do skomplikowanych, kryptograficznie bezpiecznych metod. Podejście Rusta ujęte jest przez jego „pluggable” cechę Rng, która może być wspierana przez różne generatory zgodnie z wymaganą jakością losowości i wydajnością.

Dla większości aplikacji, poleganie na rand i RNG systemu zapewnia dobrą równowagę między prostotą a entropią. Jednakże, dla aplikacji kryptograficznych, crate’y takie jak rand przekazują generowanie ziaren do getrandom, który z kolei polega na mechanizmach specyficznych dla systemu operacyjnego (np. /dev/urandom w systemach podobnych do Unix), zapewniając kryptograficznie bezpieczną losowość.

Alternatywnie, jeśli masz specyficzne potrzeby niezaspokojone przez rand, rozważenie innych crate’ów lub implementacja własnych generatorów opartych na modelach matematycznych może być drogą do rozwiązania. Niemniej jednak, dla ogromnej większości przypadków użycia, rand i jego ekosystem zapewniają solidne rozwiązania, które są zarówno wydajne, jak i proste do zintegrowania z aplikacjami Rust.