Go:
Generera slumpmässiga nummer

Hur man gör:

I Go genereras slumpmässiga nummer med hjälp av paketet math/rand för pseudoslumpmässiga nummer eller crypto/rand för kryptografiskt säkra pseudoslumpmässiga nummer. Låt oss utforska båda.

Använda math/rand för Pseudoslumpmässiga Nummer

Först, importera paketet math/rand och paketet time för att seeda generatorn. Seeding säkerställer att du får en annan sekvens av nummer varje körning.

package main

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

func main() {
	rand.Seed(time.Now().UnixNano())
	fmt.Println("Ett slumpmässigt nummer:", rand.Intn(100)) // Genererar ett nummer mellan 0 och 99
}

Exempelutdata: Ett slumpmässigt nummer: 42

Använda crypto/rand för Kryptografiskt Säkra Pseudoslumpmässiga Nummer

För mer säkerhetskänsliga applikationer är paketet crypto/rand lämpligt eftersom det genererar slumpmässiga nummer som är svåra att förutsäga, vilket gör dem lämpliga för kryptografiska operationer.

package main

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

func main() {
	n, _ := rand.Int(rand.Reader, big.NewInt(100))
	fmt.Println("Ett säkert slumpmässigt nummer:", n)
}

Exempelutdata: Ett säkert slumpmässigt nummer: 81

Djupdykning

Den grundläggande skillnaden mellan paketen math/rand och crypto/rand i Go kommer från deras källa till entropi och deras avsedda användningsområden. math/rand genererar pseudoslumpmässiga nummer baserat på en initial seed; således är sekvensen deterministisk och kan förutsägas om seeden är känd. Detta är lämpligt för scenarier där hög prestanda och inte absolut oförutsägbarhet är huvudbekymret, som simuleringar eller spel.

Å andra sidan hämtar crypto/rand slumpmässighet från det underliggande operativsystemet, vilket gör det lämpligt för kryptografiska användningar där oförutsägbarhet är avgörande. Detta kommer dock med kostnader för prestanda och komplexitet i hanteringen av de nummer det genererar (som att hantera *big.Int-typen för heltal).

Historiskt sett har begreppet slumpmässig nummergenerering i datorer alltid dansat på gränsen till verklig “slumpmässighet”, med tidiga system som i stor utsträckning förlitade sig på deterministiska algoritmer som efterliknade slumpmässighet. I takt med att datorer utvecklades, gjorde även dessa algoritmer det, genom att inkludera mer sofistikerade källor till entropi från deras omgivningar.

Trots dessa framsteg är strävan efter perfekt slumpmässighet i databehandling i grunden paradoxal, med tanke på datorernas deterministiska natur själva. Det är därför, för de flesta tillämpningar där förutsägbarhet skulle vara skadlig, kryptografiskt säkra pseudoslumpmässiga nummer från källor som crypto/rand är det bättre alternativet, trots deras overhead.

I grund och botten adresserar Gos tillvägagångssätt med två distinkta paket för generering av slumpmässiga nummer elegant avvägningarna mellan prestanda och säkerhet, vilket gör det möjligt för utvecklare att välja baserat på deras specifika behov.