答案:Go语言中math/rand包用于生成非加密伪随机数,需用时间种子初始化避免重复序列,推荐rand.New配合rand.NewSource设置种子,可生成整数、浮点数和布尔值,适用于模拟、游戏等场景,如掷骰子实验统计频率,注意不在循环重设种子,并发时加锁或隔离实例,测试用固定种子复现,密码学场景应改用crypto/rand。

在Go语言中,math/rand 包是生成伪随机数的核心工具。虽然它不适用于加密场景,但在模拟、游戏、测试数据生成等场景中非常实用。本文将介绍如何正确使用
math/rand生成随机数,并通过一个简单的模拟实践加深理解。
初始化随机数生成器
Go的
rand包默认使用固定的种子(seed),如果不手动设置,每次运行程序都会产生相同的“随机”序列。为了避免这种情况,需要使用
rand.NewSource配合当前时间作为种子。 示例代码:
package mainimport ( "fmt" "math/rand" "time" )
func init() { rand.Seed(time.Now().UnixNano()) }
从Go 1.20开始,
rand.Seed()已被弃用,推荐直接使用
rand.New创建基于时间种子的源:
var rng = rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano()))
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这样可以确保每次运行程序时生成不同的随机数序列。
生成常见类型的随机数
使用自定义的随机生成器实例,可以灵活生成各种类型的随机值。
-
随机整数:使用
Intn(n)
生成 [0, n) 范围内的整数 -
随机浮点数:使用
Float64()
生成 [0.0, 1.0) 之间的浮点数 -
随机布尔值:通过比较
Float64() < 0.5
实现
// 生成 1 到 100 之间的随机整数 num := rng.Intn(100) + 1// 生成 0.0 到 5.0 之间的浮点数 floatNum := rng.Float64() * 5.0
// 随机布尔值 coin := rng.Float64() < 0.5
模拟掷骰子实验
我们通过一个掷六面骰子的模拟来实践随机数的使用。目标是模拟投掷1000次,统计每个点数出现的频率。
package mainimport ( "fmt" "math/rand" "time" )
func main() { // 初始化随机源 rng := rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano()))
// 统计数组,记录1-6点出现次数 counts := make([]int, 7) // 索引0不用 // 模拟1000次掷骰子 for i := 0; i < 1000; i++ { dice := rng.Intn(6) + 1 // 1到6 counts[dice]++ } // 输出结果 for i := 1; i <= 6; i++ { fmt.Printf("点数 %d: 出现 %d 次\n", i, counts[i]) }}
运行结果会显示各点数的大致均匀分布,符合概率预期。次数越多,分布越接近理论值(约16.7%)。
注意事项与最佳实践
使用
math/rand时需注意以下几点:
- 避免在循环内重复调用
Seed
,应在程序启动时设置一次 - 并发环境下应使用互斥锁保护随机生成器,或为每个goroutine创建独立实例
- 如需密码学安全的随机数,请使用
crypto/rand
包 - 测试时可使用固定种子,便于复现结果
基本上就这些。掌握
math/rand的基本用法后,你可以轻松实现抽奖、抽样、游戏逻辑等常见功能。关键是正确初始化种子并合理选择随机范围。










