Golang中math/rand的算法原理是什么？
Golang中math/rand的算法原理是什么？ 有人知道 Go 的 math/rand 使用了哪种算法吗？我查看了源代码并搜索了相关信息，但毫无头绪。资料显示它仅采用了贝尔实验室 Plan 9 项目中的均匀分布实现。这个链接 https://github.com/seehuhn/mt19937 提到 math/rand 的结果与梅森旋转算法相同。
能否有人提供 math/rand 背后算法的参考资料？
提前感谢。
我同意，但从学习编程的普遍实践来看，这在表面上确实容易让人困惑。编程新手期望随机就是随机的，哈哈。
更多关于Golang中math/rand的算法原理是什么？的实战系列教程也可以访问 https://www.itying.com/category-94-b0.html
CliffordBernard:
此外，关于 Rand 的问题在于，如果使用相同的种子，结果总是会相同。
为什么这是个问题？
我认为这是预期行为，几乎所有的伪随机数生成算法都是这样工作的……
感谢您的回复。
我也发现了一些有趣的帖子。 一个很好的图形说明帖子：https://appliedgo.net/random/ 以及 rngSource https://golang.org/src/math/rand/rng.go 但我仍然不了解其背后的数学理论（通过均匀分布生成的数字）。
该算法可在以下链接中找到：
https://golang.org/src/math/rand/rand.go?s=10571:10591#L319
此外，Rand 的问题在于如果使用相同的种子，结果总是相同的。下面是一个使用时间生成 Rand 的 Rand 的示例。GoPlay.Space 无法正确提供时间；但是，如果您将其放入 IDE 中，它可以正常工作。希望这能有所帮助。祝你好运。
Rand 的 Rand 示例：
https://goplay.space/#fd8MuhFMICf
延迟斐波那契生成器
"如果我没再次理解错的话，这个生成器属于ALFG（加法延迟斐波那契生成器，这是维基百科的称呼）。Knuth在《计算机程序设计艺术》第二卷的3.2.2节中描述了该算法（围绕方程7展开）。维基百科和Knuth都指出参数组合607和273是可行的配置，其周期长度为2^(e-1) * (2^607-1)，其中e表示随机数的位长。
实际上我找到了一些研究其特性的文献，目前看来这是个不错的随机数生成器，但似乎仍缺乏数学理论支撑，而且如果初始化种子不当很容易出现问题。"
https://groups.google.com/forum/m/#!topic/golang-nuts/RZ1G3_cxMcM
在 Go 语言中，math/rand 包使用的算法是一个线性同余生成器（Linear Congruential Generator, LCG），具体实现基于贝尔实验室 Plan 9 项目中的均匀分布伪随机数生成器。该算法通过一个简单的递推公式生成伪随机序列，公式为：
[ X_{n+1} = (a \cdot X_n + c) \mod m ]
其中，(a)、(c) 和 (m) 是常数，(X_n) 是当前状态。在 Go 的实现中，这些参数被设定为固定值，以确保跨平台的一致性。源代码中，rng 函数和相关方法封装了该逻辑。
关于您提到的梅森旋转算法（Mersenne Twister），Go 的 math/rand 默认并不使用它。梅森旋转算法通常用于更高质量的随机性需求，例如在 crypto/rand 包中或第三方库中实现。您提供的 GitHub 链接可能是在比较不同算法的输出，但 Go 的标准库 math/rand 核心是 LCG。
以下是一个简单示例，展示如何使用 math/rand 生成随机数，并说明其基本用法：
package main
import (
"fmt"
"math/rand"
"time"
)
func main() {
// 使用当前时间作为种子，以确保每次运行结果不同
rand.Seed(time.Now().UnixNano())
// 生成一个介于 0 和 99 之间的随机整数
randomNum := rand.Intn(100)
fmt.Printf("随机数: %d\n", randomNum)
// 生成一个介于 0.0 和 1.0 之间的随机浮点数
randomFloat := rand.Float64()
fmt.Printf("随机浮点数: %f\n", randomFloat)
}
如果您需要更高质量的随机数（如密码学安全），建议使用 crypto/rand 包。对于 math/rand 的算法细节，可以参考 Go 官方源代码中的 src/math/rand/rng.go 文件，其中定义了 LCG 的具体实现。
