入门指引

例子

让我们从这个例子出发吧（playground 链接）：

extern crate rand;
// import commonly used items from the prelude:
use rand::prelude::*;

fn main() {
    // We can use random() immediately. It can produce values of many common types:
    let x: u8 = random();
    println!("{}", x);

    if random() { // generates a boolean
        println!("Heads!");
    }

    // If we want to be a bit more explicit (and a little more efficient) we can
    // make a handle to the thread-local generator:
    let mut rng = thread_rng();
    if rng.gen() { // random bool
        let x: f64 = rng.gen(); // random number in range [0, 1)
        let y = rng.gen_range(-10.0..10.0);
        println!("x is: {}", x);
        println!("y is: {}", y);
    }

    println!("Die roll: {}", rng.gen_range(1..=6));
    println!("Number from 0 to 9: {}", rng.gen_range(0..10));
    
    // Sometimes it's useful to use distributions directly:
    let distr = rand::distributions::Uniform::new_inclusive(1, 100);
    let mut nums = [0i32; 3];
    for x in &mut nums {
        *x = rng.sample(distr);
    }
    println!("Some numbers: {:?}", nums);

    // We can also interact with iterators and slices:
    let arrows_iter = "➡⬈⬆⬉⬅⬋⬇⬊".chars();
    println!("Lets go in this direction: {}", arrows_iter.choose(&mut rng).unwrap());
    let mut nums = [1, 2, 3, 4, 5];
    nums.shuffle(&mut rng);
    println!("I shuffled my {:?}", nums);
}

首先，你会注意到我们从 prelude 引入所有需要的东西。 这是以一种偷懒的方式来 use Rand ，就像标准库的 prelude 一样， 只引入最常用的条目 (items) 。 如果你不希望引入 prelude ，那么请一定记得引入最重要的 Rng trait ！

通过使用 thread_rng 函数或者 random 函数， Rand 库会根据需要自动初始化一个基于本地线程的 (thread-local) 安全的 随机数生成器 (generator 或 random number generator 或 RNG) 。

random 函数只能以 Standard 这样依赖于类型方式来对值进行抽样， 而 thread_rng 能让你操控生成器。 所有的生成器都实现了 Rng trait ， 这个 trait 提供了上面用到的 gen 、 gen_range 和 sample 方法。

Rand 通过 IteratorRandom 和 SliceRandom 两个 trait 分别对迭代器和切片提供了随机数相关的功能。

更多例子请参考 API 文档 或者本书的 使用指南 。

设置生成器种子

指定种子需要指定 RNG ，然后使用 seed_from_u64 或 from_seed 方法。

注意 seed_from_u64 不适合 加密领域， 因为单个 u64 无法提供足够的信息熵 (entropy) 来安全设置 RNG 种子。

我们在下面使用 ChaCha8Rng ，是因为它很快，而且具有良好的移植性。 到 支持的 RNGs 页面进行详细阅读。 但是如果你很关心重现结果的话，就避免使用 SmallRng 和 StdRng 。

extern crate rand;
extern crate rand_chacha;

use rand::{Rng, SeedableRng};

fn main() {
    let mut rng = rand_chacha::ChaCha8Rng::seed_from_u64(10);
    println!("Random f32: {}", rng.gen::<f32>());
}