Go の math/rand パッケージは、乱数を生成するための API を提供します。重要な API は次のとおりです:
// 该函数设置随机种子 // 若不调用此函数设置随机种子,则默认的种子值为1,由于随机算法是固定的, // 如果每次都以1作为随机种子开始产生随机数,则结果都是一样的,因此一般 // 都需要调用此函数来设置随机种子,通常的做法是以当前时间作为随机种子 // 以保证每次随机种子都不同,从而产生的随机数也不通 // 该函数协程安全 func Seed(seed int64) // 以下函数用来生成相应数据类型的随机数,带n的版本则生成[0,n)的随机数。 // 注意生成的随机数都是非负数 func Float32() float32 func Float64() float64 func Int() int func Int31() int32 // 注意该函数只返回int32表示范围内的非负数,位数为31,因此该函数叫做Int31 func Int31n(n int32) int32 func Int63() int64 func Int63n(n int64) int64 func Intn(n int) int func Uint32() uint32 func Uint64() uint64 // 另外,rand包还提供了一个类,接口和上面的大致相同: type Rand struct { // ... } // 创建一个以seed为种子的源,注意该源不是协程安全的 func NewSource(seed int64) Source // 以src为源创建随机对象 func New(src Source) *Rand // 设置或重置种子,注意该函数不是协程安全的 func (r *Rand) Seed(seed int64) // 下面的函数和全局版本的函数功能一样 func (r *Rand) Float32() float32 func (r *Rand) Float64() float64 func (r *Rand) Int() int func (r *Rand) Int31() int32 func (r *Rand) Int31n(n int32) int32 func (r *Rand) Int63() int64 func (r *Rand) Int63n(n int64) int64 func (r *Rand) Intn(n int) int func (r *Rand) Uint32() uint32 func (r *Rand) Uint64() uint64
乱数を生成するときは、現在時刻をランダム シードとして使用します。タイム パッケージを使用して現在時刻を生成することもできます:
// 返回当前时间 func Now() Time // 为了将Time类型转换为int64类型以作为随机种子 // 可以使用如下两个函数: // 返回从1970年1月1日到t的秒数 func (t Time) Unix() int64 // 返回从1970年1月1日到t的纳秒数 func (t Time) UnixNano() int64
例:
package main import ( "fmt" "math/rand" "time" ) func main() { // // 全局函数 // rand.Seed(time.Now().Unix()) fmt.Println(rand.Int()) // int随机值,返回值为int fmt.Println(rand.Intn(100)) // [0,100)的随机值,返回值为int fmt.Println(rand.Int31()) // 31位int随机值,返回值为int32 fmt.Println(rand.Int31n(100)) // [0,100)的随机值,返回值为int32 fmt.Println(rand.Float32()) // 32位float随机值,返回值为float32 fmt.Println(rand.Float64()) // 64位float随机值,返回值为float64 // 如果要产生负数到正数的随机值,只需要将生成的随机数减去相应数值即可 fmt.Println(rand.Intn(100) - 50) // [-50, 50)的随机值 // // Rand对象 // r := rand.New(rand.NewSource(time.Now().Unix())) fmt.Println(r.Int()) // int随机值,返回值为int fmt.Println(r.Intn(100)) // [0,100)的随机值,返回值为int fmt.Println(r.Int31()) // 31位int随机值,返回值为int32 fmt.Println(r.Int31n(100)) // [0,100)的随机值,返回值为int32 fmt.Println(r.Float32()) // 32位float随机值,返回值为float32 fmt.Println(r.Float64()) // 64位float随机值,返回值为float64 // 如果要产生负数到正数的随机值,只需要将生成的随机数减去相应数值即可 fmt.Println(r.Intn(100) - 50) // [-50, 50)的随机值 }
以上がgolangで非反復乱数を生成する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

GolangとPythonの主な違いは、並行性モデル、タイプシステム、パフォーマンス、実行速度です。 1. GolangはCSPモデルを使用します。これは、同時タスクの高いタスクに適しています。 Pythonは、I/O集約型タスクに適したマルチスレッドとGILに依存しています。 2。Golangは静的なタイプで、Pythonは動的なタイプです。 3.ゴーランコンパイルされた言語実行速度は高速であり、Python解釈言語開発は高速です。

Golangは通常Cよりも遅くなりますが、Golangはプログラミングと開発効率の同時により多くの利点があります。1)Golangのゴミ収集と並行性モデルにより、同時性の高いシナリオではうまく機能します。 2)Cは、手動のメモリ管理とハードウェアの最適化により、より高いパフォーマンスを取得しますが、開発の複雑さが高くなります。

GolangはクラウドコンピューティングとDevOpsで広く使用されており、その利点はシンプルさ、効率性、および同時プログラミング機能にあります。 1)クラウドコンピューティングでは、GolangはGoroutineおよびチャネルメカニズムを介して同時リクエストを効率的に処理します。 2)DevOpsでは、Golangの高速コンピレーションとクロスプラットフォーム機能により、自動化ツールの最初の選択肢になります。

GolangとCにはそれぞれ、パフォーマンス効率に独自の利点があります。 1)GolangはGoroutineおよびGarbage Collectionを通じて効率を向上させますが、一時停止時間を導入する場合があります。 2)Cは、手動のメモリ管理と最適化を通じて高性能を実現しますが、開発者はメモリリークやその他の問題に対処する必要があります。選択するときは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックを考慮する必要があります。

Golangは高い並行性タスクにより適していますが、Pythonには柔軟性がより多くの利点があります。 1.Golangは、GoroutineとChannelを介して並行性を効率的に処理します。 2。Pythonは、GILの影響を受けるが、複数の並行性メソッドを提供するスレッドとAsyncioに依存しています。選択は、特定のニーズに基づいている必要があります。

GolangとCのパフォーマンスの違いは、主にメモリ管理、コンピレーションの最適化、ランタイム効率に反映されています。 1)Golangのゴミ収集メカニズムは便利ですが、パフォーマンスに影響を与える可能性があります。

seetgolangforhighperformance andconcurrency、ithyforbackendservicesandnetworkプログラミング、selectthonforrapiddevelopment、datascience、andmachinelearningduetoistsversitydextentextensextensentensiveLibraries。

GolangとPythonにはそれぞれ独自の利点があります。Golangは高性能と同時プログラミングに適していますが、PythonはデータサイエンスとWeb開発に適しています。 Golangは同時性モデルと効率的なパフォーマンスで知られていますが、Pythonは簡潔な構文とリッチライブラリエコシステムで知られています。


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