本文详解 go 中 math/rand 的常见误用：避免循环内重复 seed、理解 intn(n) 的取值范围，并提供安全、可复现的随机数生成实践方案。
在 Go 中模拟抛硬币（即生成等概率的 0 或 1）时，初学者常因对 math/rand 的设计机制理解不足而陷入两个典型陷阱：在循环中反复调用 rand.Seed() 和 误用 rand.Intn(n) 的参数含义。这不仅导致结果完全不随机（如始终输出 0），还可能掩盖并发安全与可测试性问题。
✅ 正确做法：单次初始化 + 合理范围
rand.Seed() 仅需在程序启动时调用一次（通常在 main() 开头或 init() 函数中），用于初始化全局随机数生成器的种子。若在高频循环中反复调用（如每毫秒多次），由于 time.Now().UnixNano() 在纳秒级精度下可能未变化（尤其在短循环或高负载环境下），会导致多次使用相同种子，从而产生完全相同的“随机”序列。
更关键的是：rand.Intn(n) 返回的是 [0, n) 区间内的整数（含 0，不含 n）。因此 rand.Intn(1) 永远只返回 0；要获得 0 或 1，必须传入 2：
package main
import (
"fmt"
"math/rand"
"time"
)
func main() {
// ✅ 正确：仅在程序开始时 Seed 一次
rand.Seed(time.Now().UnixNano())
var heads, tails int
for heads < 5 && tails < 5 {
// ✅ 正确：Intn(2) → 返回 0 或 1
if rand.Intn(2) == 0 {
heads++
} else {
tails++
}
}
fmt.Printf("Heads: %d, Tails: %d\n", heads, tails)
}⚠️ 注意事项与现代推荐
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Go 1.20+ 更推荐使用 rand.New(rand.NewSource(...))：全局 rand.* 函数（如 rand.Intn）是非线程安全的，且无法独立控制种子。生产代码应显式创建私有 *rand.Rand 实例：
src := rand.NewSource(time.Now().UnixNano()) r := rand.New(src) coin := r.Intn(2) // 安全、可测试、支持并发
可测试性：为单元测试，可传入固定种子的 rand.Source（如 rand.NewSource(42)），确保行为可重现。
不要用 time.Now().UnixNano() 作为密码学随机源：math/rand 是伪随机数生成器（PRNG），不适用于加密场景。如需安全随机数，请使用 crypto/rand。
总结
生成一个公平的“硬币翻转”，核心是两点：一粒种子，一次播种；一个范围，正确理解——Intn(2) 是你的朋友，Intn(1) 是陷阱。结合显式随机源实例化，你将写出更健壮、可维护、可测试的 Go 随机逻辑。
