turborand

快速随机数生成器。

turborand 的内部实现使用了 Wyrand，一个简单快速的生成器但 不是 密码学安全的，还使用了 ChaCha8，这是一个密码学安全的生成器，针对 ChaCha 算法的 8 轮进行了优化，以显著提高吞吐量，同时不会牺牲太多安全性，正如在 Too Much Crypto 论文中提出的建议。

示例

use turborand::prelude::*;

let rand = Rng::new();

if rand.bool() {
    println!("Success! :D");
} else {
    println!("Failure... :(");
}

从列表中采样值

use turborand::prelude::*;

let rand = Rng::new();

let values = [1, 2, 3, 4, 5];

let value = rand.sample(&values);

生成具有随机值的向量

use turborand::prelude::*;
use std::iter::repeat_with;

let rand = Rng::new();

let values: Vec<_> = repeat_with(|| rand.f32()).take(10).collect();

无 std 兼容性

turborand 可以用于 无 std 环境，但功能和特性将有所减少。不会有 Default 实现，也没有 new() 构造函数，因此 Rng/ChaChaRng 种子必须由用户从平台上的任何可用来源提供。除非启用 alloc 功能，否则某些 TurboRand 方法将不可用，这需要有一个全局分配器。

为 WASM 编译

为了支持 WASM 构建，您需要在您的 Cargo.toml 中添加以下内容

[target.'cfg(target_arch = "wasm32")'.dependencies]
instant = { version = "0.1", features = ["wasm-bindgen"] }

instant 需要 wasm-bindgen 或 stdweb 功能在 WASM 上激活，以便编译。然而，stdweb 已不再维护，但为了支持未来的替代方案和功能，切换 WASM 支持留给了此 crate 的用户。

性能

Wyrand 是一个相当快的 PRNG，在需要速度的同时仍具有不错的统计特性时是一个不错的选择。目前，turborand 实现与类似的 rand 算法相比表现极佳。以下是 fill_bytes 方法性能的图表，在 Windows 10 x64 上测试，AMD Ryzen 1700，主频 3.7GHz，32GB RAM，频率 3066MHz。

对于填充2048字节的数组缓冲区，turborand的Rng大约需要170-180纳秒来完成，而SmallRng则需要260-268纳秒，而最快的64位系统上的PCG实现Pcg64Mcg则需要305-312纳秒。

对于生成无界的u64值，turborand和fastrand在性能上是相等的，这是预期的，因为它们都实现了Wyrand算法，并且一致地在生成一个u64值时执行大约820-830皮秒。SmallRng的性能大约是1.16纳秒，而Pcg64Mcg是1.35纳秒。

版本迁移

查看MIGRATION.md以获取迁移到turborand主要版本所需的所有说明。

许可证

根据您的选择，许可如下

• Apache许可证版本2.0（LICENSE-APACHE或https://apache.ac.cn/licenses/LICENSE-2.0）
• MIT许可证（LICENSE-MIT或http://opensource.org/licenses/MIT）

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