标签：long style 比特流 turn 原理 lan spl 链接 reader
根据密码学原理，要想对一个“随机数”进行随机性检验有以下几个标准：
- 统计学伪随机性 - 在给定的随机比特流样本中，1 的数量大致等于 0 的数量，也就是说，“10”“01”“00”“11” 四者数量大致相等。说人话就是：“一眼看上去是随机的”。
- 密码学安全伪随机性 - 就是给定随机样本的一部分和随机算法，不能有效的演算出随机样本的剩余部分。
- 真随机性 - 其定义为随机样本不可重现。
根据以上几个标准，其对应的随机数也就分为以下几类：
- 伪随机数 - 满足第一个条件的随机数。
- 密码学安全的伪随机数 - 同时满足前两个条件的随机数。可以通过密码学安全伪随机数生成器计算得出。
- 真随机数 -同时满足三个条件的随机数。
转自链接：https://juejin.im/post/5ab0c7f06fb9a028d936fe5cC语言伪随机代码：
/* 使用 ANSI C 可移植算法 */ static unsigned long int next = 1; // 种子 int rand(void) // 生成伪随机数 { next = next * 1103515245 + 12345; return (unsigned int) (next / 65536) % 32768; } void srand(unsigned int seed) // 修改种 { next = seed; }
伪随机数必须要先生成种子，在GoLang 中，我们可以通过 math/rand 包里的方法来生成一个伪随机数：
package main
import (
"fmt"
"math/rand"
"time"
)
func main() {
rand.Seed(int64(time.Now().UnixNano()))
fmt.Println(rand.Int())
}
使用真随机数的话，那么可以使用 crypto/rand 包中的方法。（待详细了解）
package main
import (
"crypto/rand"
"fmt"
"math/big"
)
func main() {
// 生成 20 个 [0, 100) 范围的真随机数。
for i := 0; i < 20; i++ {
result, _ := rand.Int(rand.Reader, big.NewInt(100))
fmt.Println(result)
}
}
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原文地址：https://www.cnblogs.com/zhucq/p/10348944.html
