Swift:
Geração de números aleatórios

Como fazer:

Swift oferece uma maneira simples de gerar números aleatórios através de sua biblioteca padrão. Aqui está como você faz isso para diferentes tipos numéricos:

// Gerar um inteiro aleatório entre 0 e Int.max
let randomInt = Int.random(in: 0...Int.max)
print(randomInt)

// Gerar um número de ponto flutuante aleatório entre 0.0 e 1.0
let randomDouble = Double.random(in: 0.0...1.0)
print(randomDouble)

// Gerar um valor Bool aleatório
let randomBool = Bool.random()
print(randomBool)

A saída do exemplo pode variar porque, bem, estamos lidando com aleatoriedade afinal. Executar o código várias vezes produzirá números e valores booleanos diferentes.

Aprofundando

A abordagem de Swift para a geração de números aleatórios é construída em cima de um gerador de números pseudoaleatórios (PRNG) robusto e eficiente. Antes do Swift 4.2, os desenvolvedores dependiam de bibliotecas externas ou das capacidades da plataforma subjacente, o que poderia levar a inconsistências entre diferentes plataformas e ambientes. Com a introdução de APIs nativas no Swift 4.2, gerar números aleatórios tornou-se tanto mais simples quanto mais consistente, independentemente da plataforma subjacente.

No entanto, é crucial entender que o gerador de números aleatórios padrão do Swift não é adequado para fins criptográficos. Para criptografia, os desenvolvedores devem usar o framework Security em plataformas da Apple, que fornece acesso a bytes aleatórios de forma criptograficamente segura. Até a minha última atualização, o Swift não inclui um gerador de números aleatórios criptográficos multiplataforma em sua biblioteca padrão, levando os desenvolvedores a procurarem bibliotecas de terceiros para essas necessidades em plataformas não Apple.

No âmbito da computação científica ou situações que exigem uma sequência determinística de números pseudoaleatórios (pela qual a sequência pode ser reproduzida exatamente), a geração de números aleatórios do Swift pode não ser a melhor opção sem a capacidade de semear o gerador. Nestes casos, bibliotecas e algoritmos especializados são frequentemente empregados para atender a esses requisitos precisos.