Генерация случайных чисел

Swift:
Генерация случайных чисел

Как это сделать:

Swift предоставляет простой способ генерации случайных чисел через его стандартную библиотеку. Вот как это делается для различных числовых типов:

// Генерация случайного целого числа между 0 и Int.max
let randomInt = Int.random(in: 0...Int.max)
print(randomInt)

// Генерация случайного вещественного числа между 0.0 и 1.0
let randomDouble = Double.random(in: 0.0...1.0)
print(randomDouble)

// Генерация случайного булевого значения
let randomBool = Bool.random()
print(randomBool)

Пример вывода может варьироваться, потому что, ну, мы все-таки имеем дело со случайностью. Запуск кода несколько раз приведет к получению различных чисел и булевых значений.

Глубокое погружение

Подход Swift к генерации случайных чисел основан на надежном и эффективном генераторе псевдослучайных чисел (PRNG). До Swift 4.2 разработчики полагались на внешние библиотеки или возможности базовой платформы, что могло привести к несовместимости на различных платформах и средах. С введением нативных API в Swift 4.2 генерация случайных чисел стала проще и более консистентной, независимо от базовой платформы.

Однако критически важно понимать, что стандартный генератор случайных чисел в Swift не подходит для криптографических целей. Для криптографии разработчикам следует использовать фреймворк Security на платформах Apple, который предоставляет доступ к криптографически безопасным случайным байтам. На момент моего последнего обновления Swift не включает кросс-платформенный криптографический генератор случайных чисел в свою стандартную библиотеку, заставляя разработчиков искать сторонние библиотеки для таких нужд на не-Apple платформах.

В области научных вычислений или ситуациях, требующих детерминированной последовательности псевдослучайных чисел (когда последовательность можно воспроизвести точно), генерация случайных чисел в Swift может не подойти без возможности задать начальное значение генератора. В таких случаях часто используются специализированные библиотеки и алгоритмы для удовлетворения этих точных требований.