在 [0,1) 中生成隨機 float64 的一種簡單方法是在 [0,2?3) 中生成一個均勻隨機的 int 并將其除以 2?3。這基本上就是rand.Float64()正在做的事情。然而，并非所有介于 0 和 1 之間的 float64 值都可以通過這種方式生成：例如，如果該值小于 2??，則有效數的最后 4 位始終為 0?；蛘?，更簡單地說， naive 方法總是返回 2??3 的倍數，并非所有介于 0 和 1 之間的浮點數都是 2??3 的倍數。您如何生成一個統一隨機的 float64，例如每個可能的值都有機會被返回？（在這里，均勻隨機意味著在實數區間[0,1] 內）：從概念上講，我想選擇一個介于 0 和 1 之間的均勻隨機實數并返回最接近的浮點數。）對于上下文，我需要這個，因為我正在實施這篇論文，并且假設“表示 0 和 1 之間的所有可能值”對于結果保持是必不可少的。
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慕勒3428872
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我認為這相當于首先生成有效位（通過在 [1,2) 中生成隨機浮點數），然后從幾何分布中選擇指數（它有 0.5 的機會是 -1，0.25 的機會是 - 2 等）。
// uniform returns a uniformly random float in [0,1).
func uniform() float64 {
? sig := rand.Uint64() % (1 << 52)
? return (1 + float64(i)/(1<<52)) / math.Pow(2, geometric())
}
// geometric returns a number picked from a geometric
// distribution of parameter 0.5.
func geometric() float64 {
? b := 1
? for rand.Uint64()%2 == 0 {
? ? ?b++
? }
? return b
}
我們可能可以通過使用包中的一個LeadingZeros*函數來加快 geometric() 的速度bits，而不是每次拋一次硬幣。
滄海一幻覺
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因為 binary64 浮點數不是均勻分布的，所以無法生成可以返回小于 1 的所有可能值的均勻分布。
如果省略要求統一，則必須生成最小正非正規數2^(-1074)和零的所有可表示倍數。
至尊寶的傳說
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您可以通過生成 16 個隨機字節并僅在它是[0,1). 這種方法應該為您提供該范圍內所有值的均勻分布，并且性能不會比基于簡單基準測試的其他策略差很多。
例如（去游樂場）：
import "math/rand"
func randFloat64() float64 {
for {
f := math.Float64frombits(rand.Uint64())
if f >= 0 && f < 1.0 {
return f
}
}
}
如果性能至關重要，那么您可以構建一個僅包含有效數字的巨大查找表，并在表中選擇一個隨機位置。通過枚舉位域并僅存儲有效數字，可以以與上述類似的方式提前生成該表。
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