Wie teste ich die Genauigkeit eines Zufallszahlengenerators in Golang?

Zu den Schritten zum Testen der Genauigkeit eines Zufallszahlengenerators in Go gehört das Generieren einer großen Anzahl von Zufallszahlen und das Zählen der Häufigkeit in jedem Bereich, um eine gleichmäßige Verteilung sicherzustellen. Zählt die Anzahl der Vorkommen in jedem Bereich für einen angegebenen Mittelwert und eine angegebene Standardabweichung, um eine Normalverteilung sicherzustellen.

Wie teste ich die Genauigkeit des Zufallszahlengenerators in Golang?

Das Testen der Genauigkeit von Zufallszahlengeneratoren in Golang ist von entscheidender Bedeutung, da dadurch sichergestellt wird, dass die Zufallszahlen in Ihrer Anwendung vorhersehbar und nicht zu erraten sind.

Vorbereitung

Um den Zufallszahlengenerator zu testen, müssen Sie ihn erstellen und instanziieren. In diesem Fall verwenden wir den Typ math/rand 包中的 Rand:

import (
    "math/rand"
    "time"
)

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

Gleichverteilt

Gleichverteilte Zufallszahlen sollten innerhalb eines bestimmten Bereichs zufällig erscheinen. Um dies zu testen:

1. Erzeugen Sie eine große Anzahl von Zufallszahlen (z. B. 1 Million)
2. Zählen Sie die Häufigkeit des Vorkommens der Zufallszahl in jedem Bucket (ein bestimmtes Intervall innerhalb des Bereichs)
3. Stellen Sie sicher, dass die Häufigkeit des Auftretens von Die Zufallszahl in jedem Bucket ist ungefähr gerade

// 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

Normalverteilung

Normalverteilte Zufallszahlen sollten um einen angegebenen Mittelwert und eine bestimmte Standardabweichung gruppiert werden. Um dies zu testen:

1. Erzeugen Sie eine große Anzahl von Zufallszahlen (z. B. 1 Million)
2. Zählen Sie die Häufigkeit des Auftretens der Zufallszahl in jedem Bucket (ein bestimmtes Intervall um den Mittelwert)
3. Stellen Sie sicher, dass die Häufigkeit des Auftretens von Die Zufallszahl in jedem Bucket stimmt mit der Normalverteilung überein. Die Verteilung stimmt mit

// 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

Praktischer Fall

Angenommen, Sie haben eine Funktion, die Passwörter generiert:

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
}

Um sicherzustellen, dass das Passwort sicher ist, testen Sie:

• Gleichmäßige Verteilung : Stellen Sie sicher, dass jedes Zeichen im Passwort ungefähr die Wahrscheinlichkeit des Auftretens hat. Gleichheit
• Normalverteilung: Stellt sicher, dass sich die Passwortlängen um die erwarteten Längen gruppieren, ohne dass Ausreißer entstehen.

Durch Testen der Genauigkeit Ihres Zufallszahlengenerators können Sie sicherstellen dass Ihre Anwendungen auf sicheren und zuverlässigen Zufallssex basieren.

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