Golangrand随机数生成实战教程

知识点掌握了，还需要不断练习才能熟练运用。下面golang学习网给大家带来一个Golang开发实战，手把手教大家学习《Golang rand生成随机数实战教程》，在实现功能的过程中也带大家重新温习相关知识点，温故而知新，回头看看说不定又有不一样的感悟！

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。

package main
<p>import (
"fmt"
"math/rand"
"time"
)</p><p>func init() {
rand.Seed(time.Now().UnixNano())
}</p>

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()))

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
<p>// 生成 0.0 到 5.0 之间的浮点数
floatNum := rng.Float64() * 5.0</p><p>// 随机布尔值
coin := rng.Float64() < 0.5</p>

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 main
<p>import (
"fmt"
"math/rand"
"time"
)</p><p>func main() {
// 初始化随机源
rng := rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano()))</p><pre class="brush:php;toolbar:false"><code>// 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 &lt; 1000; i++ {
    dice := rng.Intn(6) + 1 // 1到6
    counts[dice]++
}

// 输出结果
for i := 1; i &lt;= 6; i++ {
    fmt.Printf("点数 %d: 出现 %d 次\n", i, counts[i])
}</code>

}

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。

今天关于《Golangrand随机数生成实战教程》的内容就介绍到这里了，是不是学起来一目了然！想要了解更多关于的内容请关注golang学习网公众号！