使用math/rand需设种子避免重复序列，如用time.Now().UnixNano()初始化，可生成整数、浮点数及分布随机数，全局函数并发安全但性能低，高并发宜用独立Rand实例。
在Go语言中，math/rand 包用于生成伪随机数。它不能直接生成加密安全的随机数，但适用于大多数通用场景，比如游戏、模拟、测试数据生成等。使用前需要注意：如果不设置种子，每次程序运行时生成的“随机”序列可能相同。
1. 基本用法：生成0到n之间的整数
要生成一个随机整数，可以使用 rand.Intn(n)，它返回一个介于 0 和 n-1 之间的随机整数（左闭右开）。
例如：生成 0 到 99 之间的随机数：
package mainimport ("fmt""math/rand")
func main() {n := rand.Intn(100) // 0 ~ 99fmt.Println(n)}
注意：不设置种子时，默认种子是固定的，导致每次运行输出相同的序列。
2. 设置随机种子以获得不同结果
为了使每次运行程序产生不同的随机序列，需要用 rand.Seed() 设置种子。通常使用当前时间作为种子。
从 Go 1.20 开始，rand.Seed() 已被弃用，推荐使用 rand.New(rand.NewSource(seed)) 或直接调用 rand.Seed 之前确保初始化。
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正确做法示例（使用时间种子）：
package mainimport ("fmt""math/rand""time")
func main() {rand.Seed(time.Now().UnixNano()) // 设置随机种子n := rand.Intn(100)fmt.Println(n)}
现在每次运行程序都会得到不同的随机数。
3. 生成浮点数和多种类型
除了整数，math/rand 还支持生成 [0.0, 1.0) 范围内的浮点数：
rand.Float64()：返回 0.0 ≤ n rand.Float32()：同上，但返回 float32rand.NormFloat64()：服从标准正态分布的 float64rand.ExpFloat64()：服从指数分布的 float64
例如生成 0.0 到 5.0 之间的浮点数：
n := rand.Float64() * 5.0fmt.Printf("%.2fn", n)
4. 并发安全与全局共享问题
math/rand 的全局函数（如 Intn、Float64）使用一个默认的全局随机源，这个源在多协程环境下是并发安全的，但性能较低。如果对性能要求高，建议为每个 goroutine 创建独立的 Rand 实例。
自定义随机源示例：
r := rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano()))n := r.Intn(100)fmt.Println(n)
这种方式更灵活，适合高并发或需要控制随机行为的场景。
基本上就这些。只要记得设置种子，就能避免重复序列。对于非加密用途，math/rand 足够简单高效。加密场景请改用 crypto/rand。
以上就是Golang如何使用math/rand生成随机数的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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