golang不重复随机数字

作为一个专业的Golang开发者，我们经常会遇到需要生成不重复随机数字的需求。无论是用于密码生成、验证码生成还是其他场景，不重复随机数字的生成都是我们开发过程中不可或缺的一部分。下面我将分享一些关于Golang生成不重复随机数字的方法和技巧。

使用math/rand库生成随机数

在Golang中，我们可以使用math/rand库来生成随机数。首先，我们需要设置一个随机种子。可以使用time.Now().Unix()来获取当前时间的Unix时间戳作为种子，保证每次生成的随机数序列都不同。然后，我们就可以使用rand.Intn()函数来生成指定范围内的随机数。

生成不重复随机数的挑战

然而，上述方式生成的随机数是有可能重复的。尤其是当我们需要生成大量的随机数时，重复的概率就更高了。那么如何在生成随机数的同时保证不重复呢？这是一个值得思考和解决的问题。

使用map来去重

一种常见的方法是使用map来去重。我们可以创建一个map，将已经生成的随机数作为key存储在map中。每次生成新的随机数时，我们可以先判断该随机数是否已经存在于map中。如果存在，则重新生成新的随机数；如果不存在，则将该随机数添加到map中，并继续生成下一个随机数。

这种方法简单有效，但是会占用一定的内存空间，尤其是需要生成大量随机数时。另外，如果我们需要生成的随机数个数接近它们的取值范围，那么遍历所有可能的数字将是非常耗时的。因此，在使用map去重时，我们需要根据具体场景和需求进行权衡和选择。

使用洗牌算法

除了使用map来去重，我们还可以借助洗牌算法来生成不重复的随机数。洗牌算法的基本思想是将要生成的随机数序列打乱顺序，确保每个位置上的数字都是唯一的。

在Golang中，我们可以使用Fisher-Yates洗牌算法来生成不重复的随机数。该算法假设要生成的随机数序列为a[0...n-1]，从第n个位置开始，每次从前面n个位置中随机选择一个位置与当前位置交换，然后n减1，一直交换至第一个位置。这样，就可以保证生成的随机数序列中不会有重复的数字。

通过使用洗牌算法，在生成大量随机数的场景中，我们可以更高效地生成不重复的随机数序列。然而，需要注意的是，该算法也需要一定的额外空间来存储随机数序列。因此，我们需要根据具体需求和可用资源进行权衡和选择。