Книги
Go
Глава 3. Числа
Генерация случайных чисел

Go:
Генерация случайных чисел

Как это делается:

В Go случайные числа генерируются с использованием пакета math/rand для псевдослучайных чисел или crypto/rand для криптографически безопасных псевдослучайных чисел. Давайте рассмотрим оба варианта.

Использование math/rand для Псевдослучайных Чисел

Сначала импортируйте пакет math/rand и пакет time для инициализации генератора. Инициализация обеспечивает получение различной последовательности чисел при каждом запуске.

package main

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

func main() {
	rand.Seed(time.Now().UnixNano())
	fmt.Println("Случайное число:", rand.Intn(100)) // Генерирует число от 0 до 99
}

Пример вывода: Случайное число: 42

Использование crypto/rand для Криптографически Безопасных Псевдослучайных Чисел

Для приложений, чувствительных к безопасности, подходит пакет crypto/rand, поскольку он генерирует случайные числа, которые трудно предсказать, делая их подходящими для криптографических операций.

package main

import (
	"crypto/rand"
	"fmt"
	"math/big"
)

func main() {
	n, _ := rand.Int(rand.Reader, big.NewInt(100))
	fmt.Println("Безопасное случайное число:", n)
}

Пример вывода: Безопасное случайное число: 81

Глубокое Погружение

Основное различие между пакетами math/rand и crypto/rand в Go заключается в их источнике энтропии и предназначении. math/rand генерирует псевдослучайные числа на основе начального значения; таким образом, последовательность детерминирована и может быть предсказана, если известно начальное значение. Это подходит для сценариев, где ключевым является высокая производительность, а не абсолютная непредсказуемость, как в симуляциях или играх.

С другой стороны, crypto/rand получает случайность из базовой операционной системы, что делает его подходящим для криптографических применений, где непредсказуемость имеет решающее значение. Однако это связано с потерей производительности и сложностью обращения с генерируемыми числами (например, с использованием типа *big.Int для целых чисел).

Исторически понятие генерации случайных чисел в компьютерах всегда балансировало на грани истинной “случайности”, с ранними системами, сильно зависевшими от детерминированных алгоритмов, имитирующих случайность. С развитием компьютеров эти алгоритмы также развивались, включая более сложные источники энтропии из их окружения.

Несмотря на эти достижения, стремление к совершенной случайности в вычислениях по своей сути парадоксально, учитывая детерминированную природу самих компьютеров. Это почему, для большинства приложений, где предсказуемость была бы вредной, криптографически безопасные псевдослучайные числа из источников вроде crypto/rand являются лучшей альтернативой, несмотря на их накладные расходы.

По сути, подход Go с двумя разными пакетами для генерации случайных чисел элегантно адресует компромисс между производительностью и безопасностью, позволяя разработчикам выбирать в зависимости от их конкретных потребностей.

Округление чисел