Comment tester l'exactitude d'un générateur de nombres aléatoires dans Golang ?

Les étapes pour tester la précision d'un générateur de nombres aléatoires dans Go incluent la génération d'un grand nombre de nombres aléatoires et le comptage du nombre d'occurrences dans chaque plage pour garantir une distribution uniforme. Compte le nombre d'occurrences dans chaque plage pour une moyenne et un écart type spécifiés afin de garantir une distribution normale.

Comment tester l'exactitude du générateur de nombres aléatoires dans Golang ?

Tester l'exactitude des générateurs de nombres aléatoires dans Golang est crucial car cela garantit que les nombres aléatoires de votre application sont prévisibles et indevinables.

Préparation

Pour tester le générateur de nombres aléatoires, vous devez le créer et l'instancier. Dans ce cas, nous utiliserons le type math/rand 包中的 Rand :

import (
    "math/rand"
    "time"
)

// 随机数生成器
rng := rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano()))

Distribué uniformément

Les nombres aléatoires uniformément distribués doivent apparaître aléatoirement dans une plage spécifiée. Pour tester cela :

1. Générez un grand nombre de nombres aléatoires (par exemple 1 million)
2. Comptez le nombre d'occurrences du nombre aléatoire dans chaque compartiment (un intervalle spécifique dans la plage)
3. Assurez-vous que le nombre d'occurrences de le nombre aléatoire dans chaque compartiment est à peu près pair

// 均匀分布测试
桶数 := 10
范围 := 0.0
for i := 0; i < 桶数; i++ {
    范围 += 1.0 / float64(桶数)
}

桶计数 := make([]int, 桶数)
for i := 0; i < 1000000; i++ {
    n := rng.Float64()
    for j := 0; j < 桶数; j++ {
        if n < 范围 {
            桶计数[j]++
            break
        } else {
            范围 += 1.0 / float64(桶数)
        }
    }
}

// 检查桶数是否大致均匀

Distribution normale

Les nombres aléatoires normalement distribués doivent être regroupés autour d'une moyenne et d'un écart type spécifiés. Pour tester cela :

1. Générez un grand nombre de nombres aléatoires (par exemple 1 million)
2. Comptez le nombre d'occurrences du nombre aléatoire dans chaque compartiment (un intervalle spécifique autour de la moyenne)
3. Assurez-vous que le nombre d'occurrences de le nombre aléatoire dans chaque compartiment est conforme à la normale La distribution correspond

// 正态分布测试
平均值 := 0.0
标准差 := 1.0
桶数 := 10
范围 := 默认计算桶范围

桶计数 := make([]int, 桶数)
for i := 0; i < 1000000; i++ {
    n := rng.NormFloat64(平均值, 标准差)
    for j := 0; j < 桶数; j++ {
        if n < 范围 {
            桶计数[j]++
            break
        } else {
            范围 += 默认计算桶范围
        }
    }
}

// 检查桶数是否与正态分布相符

Cas pratique

Supposons que vous ayez une fonction qui génère des mots de passe :

func 生成密码(长度 int) string {
    密码 := ""
    for i := 0; i < 长度; i++ {
        密码 += 字符(rng.Intn(26) + 'a')
    }
    return 密码
}

Pour vous assurer que le mot de passe est sûr, vous testez :

• Distribution uniforme : Assurez-vous que chaque caractère du mot de passe a approximativement la probabilité d'occurrence Égalité
• Distribution normale : Garantit que les longueurs de mot de passe se regroupent autour des longueurs attendues sans créer de valeurs aberrantes

En testant la précision de votre générateur de nombres aléatoires, vous pouvez vous assurer que vos applications reposent sur des relations sexuelles aléatoires sûres et fiables.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!