【go从零单排】Random Numbers、Number Parsing
🌈Don’t worry , just coding!
内耗与overthinking只会削弱你的精力,虚度你的光阴,每天迈出一小步,回头时发现已经走了很远。
📗概念
这里是引用
💻代码
Random Numbers
package mainimport ("fmt""math/rand/v2" //math/rand/v2:用于生成随机数。注意这里使用的是 rand 包的版本 2。
)func main() {//rand.IntN(100) 生成一个 0 到 99 之间的随机整数。调用两次以生成两个随机整数,并用逗号分隔打印。fmt.Print(rand.IntN(100), ",")fmt.Print(rand.IntN(100))fmt.Println()//rand.Float64() 生成一个 0.0 到 1.0 之间的随机浮点数,并打印。fmt.Println(rand.Float64())//通过 rand.Float64()*5 生成一个 0.0 到 5.0 之间的随机浮点数,再加上 5,使结果范围变为 5.0 到 10.0。//调用两次以生成两个随机浮点数,并用逗号分隔打印。fmt.Print((rand.Float64()*5)+5, ",")fmt.Print((rand.Float64() * 5) + 5)fmt.Println()//rand.NewPCG(42, 1024) 创建一个新的 PCG(Permuted Congruential Generator)随机数生成器,使用种子值 42 和状态值 1024。s2 := rand.NewPCG(42, 1024)//rand.New(s2) 使用这个生成器创建一个新的随机数生成器实例 r2。r2 := rand.New(s2)//通过 r2.IntN(100) 生成两个 0 到 99 之间的随机整数,并用逗号分隔打印。fmt.Print(r2.IntN(100), ",")fmt.Print(r2.IntN(100))fmt.Println()//再次创建一个 PCG 随机数生成器,使用相同的种子和状态值,生成器实例为 r3。s3 := rand.NewPCG(42, 1024)//通过 r3.IntN(100) 生成两个 0 到 99 之间的随机整数,并用逗号分隔打印。r3 := rand.New(s3)fmt.Print(r3.IntN(100), ",")fmt.Print(r3.IntN(100))fmt.Println()
}//输出
//48,89
//0.7365009847357684
//7.945666205049617,7.769640472616085
//94,49
//94,49
Number Parsing
package mainimport ("fmt""strconv" //strconv:用于字符串与基本数据类型之间的转换。
)func main() {//strconv.ParseFloat("1.234", 64) 将字符串 "1.234" 转换为 64 位浮点数(float64),结果赋值给 f。f, _ := strconv.ParseFloat("1.234", 64)fmt.Println(f)//strconv.ParseInt("123", 0, 64) 将字符串 "123" 转换为 64 位整数(int64)。//第二个参数 0 表示根据字符串的前缀自动推断进制(例如,0x 表示十六进制,0 表示十进制)。i, _ := strconv.ParseInt("123", 0, 64)fmt.Println(i)//strconv.ParseInt("0x1c8", 0, 64) 将字符串 "0x1c8" 转换为整数,0x1c8 是十六进制数,等于十进制的 456。d, _ := strconv.ParseInt("0x1c8", 0, 64)fmt.Println(d)//strconv.ParseUint("789", 0, 64) 将字符串 "789" 转换为 64 位无符号整数(uint64)u, _ := strconv.ParseUint("789", 0, 64)fmt.Println(u)//strconv.Atoi("135") 是 strconv.ParseInt 的简化版本,直接将字符串 "135" 转换为整数(int)。k, _ := strconv.Atoi("135")fmt.Println(k)//strconv.Atoi("wat") 尝试将字符串 "wat" 转换为整数,由于 "wat" 不是有效的数字,转换会失败。_, e := strconv.Atoi("wat")fmt.Println(e)
}
//输出
//1.234
//123
//456
//789
//135
//strconv.Atoi: parsing "wat": invalid syntax
🔍理解
- 随机数的可重复性:使用相同的种子会生成相同的随机数序列,这在调试时很有用。
- 种子选择:在生产环境中,通常会使用当前时间或其他变化的值作为种子,以生成不可预测的随机数序列。
- 错误处理:在实际应用中,建议对每个转换操作的错误进行处理,避- 免程序因未处理的错误而崩溃。
- 进制选择:在转换整数时,确保理解进制的选择,尤其是使用 0 作为进制参数时。
- 浮点数精度:注意浮点数的精度问题,特别是在进行数学运算时。
💡 Tips小知识点
- 创建自定义的随机数生成器(使用 PCG 算法),并使用相同的种子和状态值生成随机数。使用相同的种子和状态值,r2 和 r3 生成的随机数序列是确定的,因此可以预测这些随机数的值。
💪无人扶我青云志,我自踏雪至山巅。