在 go 中测试随机数生成器准确性的步骤包括：生成大量随机数并计算每个范围内的出现次数，以确保均匀分布。针对指定均值和标准差计算每个范围内的出现次数，以确保正态分布。

如何在 Golang 中测试随机数生成器的准确性？

在 Golang 中测试随机数生成器的准确性至关重要，因为它可以确保您应用程序中的随机数是可预测和不可猜测的。

准备工作

要测试随机数生成器，您需要创建它并将其实例化。在本例中，我们将使用 math/rand 包中的 Rand 类型：

import (
    "math/rand"
    "time"
)

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

均匀分布

均匀分布的随机数应该在指定的范围内随机出现。要测试这一点：

1. 生成大量随机数（例如 100 万）
2. 计算每个桶（范围内的特定间隔）中随机数的出现次数
3. 确保每个桶中随机数的出现次数大致均匀

// 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

正态分布

正态分布的随机数应该围绕指定的均值和标准差聚集。要测试这一点：

1. 生成大量随机数（例如 100 万）
2. 计算每个桶（均值周围特定间隔）中随机数的出现次数
3. 确保每个桶中随机数的出现次数与正态分布相符

// 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

实战案例

假设您有一个生成密码的函数：

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
}

要确保密码是安全的，您测试：

• 均匀分布：确保密码中每个字符出现的概率大致相等
• 正态分布：确保密码长度围绕预期的长度聚集，而不会产生异常值

通过测试随机数生成器的准确性，您可以确保您的应用程序依赖于安全可靠的随机性。