Go:
Sinh số ngẫu nhiên

Làm thế nào:

Trong Go, các số ngẫu nhiên được tạo ra bằng cách sử dụng gói math/rand cho các số giả ngẫu nhiên hoặc crypto/rand cho các số giả ngẫu nhiên an toàn mật mã. Hãy khám phá cả hai.

Sử dụng math/rand cho Các Số Giả Ngẫu Nhiên

Đầu tiên, nhập gói math/rand và gói time để gieo hạt cho máy sinh số. Việc gieo hạt đảm bảo rằng bạn nhận được một chuỗi số khác nhau mỗi lần chạy.

package main

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

func main() {
	rand.Seed(time.Now().UnixNano())
	fmt.Println("Một số ngẫu nhiên:", rand.Intn(100)) // Tạo ra một số giữa 0 và 99
}

Ví dụ về đầu ra: Một số ngẫu nhiên: 42

Sử dụng crypto/rand cho Các Số Giả Ngẫu Nhiên An Toàn Mật Mã

Đối với các ứng dụng nhạy cảm với an ninh hơn, gói crypto/rand phù hợp vì nó sinh ra các số ngẫu nhiên khó dự đoán, làm cho chúng phù hợp cho các hoạt động mật mã.

package main

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

func main() {
	n, _ := rand.Int(rand.Reader, big.NewInt(100))
	fmt.Println("Một số ngẫu nhiên an toàn:", n)
}

Ví dụ về đầu ra: Một số ngẫu nhiên an toàn: 81

Đi Sâu

Sự khác biệt cơ bản giữa gói math/rand và crypto/rand trong Go xuất phát từ nguồn entropy của chúng và các trường hợp sử dụng dự định của chúng. math/rand sinh ra các số giả ngẫu nhiên dựa trên hạt giống ban đầu; do đó, chuỗi là xác định và có thể dự đoán nếu hạt giống được biết. Điều này phù hợp cho các tình huống nơi hiệu suất cao và không phải sự không thể dự đoán tuyệt đối là mối quan tâm chính, như mô phỏng hoặc trò chơi.

Ngược lại, crypto/rand lấy sự ngẫu nhiên từ hệ điều hành cơ bản, làm cho nó phù hợp cho các sử dụng mật mã nơi sự không thể dự đoán là quan trọng. Tuy nhiên, điều này đi kèm với chi phí về hiệu suất và độ phức tạp trong việc xử lý các số nó sinh ra (như xử lý kiểu *big.Int cho các số nguyên).

Một cách lịch sử, ý tưởng về việc tạo số ngẫu nhiên trong máy tính luôn luôn diễn ra trên bờ vực của “ngẫu nhiên” thực sự, với các hệ thống sơ khai phụ thuộc nhiều vào các thuật toán xác định mô phỏng sự ngẫu nhiên. Khi máy tính phát triển, các thuật toán này cũng vậy, kết hợp thêm nhiều nguồn entropy phức tạp hơn từ môi trường của chúng.

Dẫu cho có những tiến bộ, cuộc đấu tranh cho sự ngẫu nhiên hoàn hảo trong tính toán về cơ bản là một nghịch lý, do bản chất xác định của chính máy tính. Đó là lý do tại sao, cho hầu hết các ứng dụng nơi sự dự đoán có thể là hại, các số giả ngẫu nhiên an toàn mật mã từ các nguồn như crypto/rand là lựa chọn tốt hơn, bất chấp chi phí phát sinh.

Về bản chất, cách tiếp cận của Go với hai gói phân biệt cho việc tạo số ngẫu nhiên một cách tinh tế giải quyết sự cân nhắc giữa hiệu suất và an ninh, cho phép các nhà phát triển chọn dựa trên nhu cầu cụ thể của họ.