init

Author: CC11001100

Diff for: .gitignore

@@ -0,0 +1 @@
+.idea

Diff for: README.md

@@ -0,0 +1,77 @@
+# 平方取中法随机数生成器
+
+# 一、平方取中法介绍
+
+平方取中方法是1946年由John Von Neumann，S. Ulm和N. Metropolis 在Los Alamos实验室研究中子碰撞时提出的，这是一种用来生成随机数的算法，但是因为存在致命的缺陷，因此不适合用在生产环境中。
+
+# 二、添加依赖
+
+```bash
+go get -u github.com/cryptography-research-lab/middle-square-method
+```
+
+注：此算法过于久远，仅作为技术研究，已经不适合用于生产环境，请谨慎使用。
+
+# 三、API Example 
+
+```go
+package main
+
+import (
+	"fmt"
+	middle_square_method "github.com/cryptography-research-lab/middle-square-method"
+)
+
+func main() {
+
+	// 指定seed
+	//generator := middle_square_method.NewMiddleSquareMethodRandomGenerator(123456788)
+	// 不指定的话默认会把当前unix毫毛时间戳作为随机数序列的seed
+	generator := middle_square_method.NewMiddleSquareMethodRandomGenerator()
+	for i := 0; i < 10; i++ {
+		fmt.Println(generator.Next())
+	}
+	// Output:
+	// 8368732329101
+	// 5929387542414
+	// 5544795373933
+	// 112994856646
+	// 2690729443080
+	// 9928319934722
+	// 3156013888483
+	// 1967977745017
+	// 5593118728487
+	// 833319471388
+
+}
+```
+
+# 四、平方取中法生成过程
+
+1. 选择一个m位的数字作为随机数种子seed
+2. 把seed开方，得到结果r = seed * seed 
+3. 如果r的位数不足2*m位，则左边补0到2 * m 位
+4. 然后取中间的m位作为生成的结果，同时作为下一次生成的seed
+5. 如此往复，便能生成随机数序列
+
+# 五、 缺点
+
+当多次生成的时候可能会退化为0
+
+TODO 证明退化为0的过程 
+
+# 六、参考资料
+
+- https://baike.sogou.com/v71147797.htm
+- https://www.cnblogs.com/hanyu1995/p/14658844.html
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+

Diff for: example/main.go

@@ -0,0 +1,29 @@
+package main
+
+import (
+	"fmt"
+	middle_square_method "github.com/cryptography-research-lab/middle-square-method"
+)
+
+func main() {
+
+	// 指定seed
+	//generator := middle_square_method.NewMiddleSquareMethodRandomGenerator(123456788)
+	// 不指定的话默认会把当前unix毫毛时间戳作为随机数序列的seed
+	generator := middle_square_method.NewMiddleSquareMethodRandomGenerator()
+	for i := 0; i < 10; i++ {
+		fmt.Println(generator.Next())
+	}
+	// Output:
+	// 8368732329101
+	// 5929387542414
+	// 5544795373933
+	// 112994856646
+	// 2690729443080
+	// 9928319934722
+	// 3156013888483
+	// 1967977745017
+	// 5593118728487
+	// 833319471388
+
+}

Diff for: go.mod

@@ -0,0 +1,3 @@
+module github.com/cryptography-research-lab/middle-square-method
+
+go 1.18

Diff for: middle_square_method.go

@@ -0,0 +1,80 @@
+package middle_square_method
+
+import "time"
+
+type MiddleSquareMethodRandomGenerator struct {
+	length uint64
+	seed   uint64
+}
+
+// NewMiddleSquareMethodRandomGenerator seed不指定的话默认为当前unix毫秒时间戳
+func NewMiddleSquareMethodRandomGenerator(seed ...uint64) *MiddleSquareMethodRandomGenerator {
+	if len(seed) == 0 {
+		seed = append(seed, uint64(time.Now().UnixMilli()))
+	}
+	return &MiddleSquareMethodRandomGenerator{
+		length: computeLength(seed[0]),
+		seed:   seed[0],
+	}
+}
+
+func (x *MiddleSquareMethodRandomGenerator) SetLength(length uint64) {
+	x.length = length
+}
+
+func (x *MiddleSquareMethodRandomGenerator) SetSeed(seed uint64) {
+	x.seed = seed
+}
+
+func computeLength(seed uint64) uint64 {
+	lengthCount := 0
+	for seed > 0 {
+		lengthCount++
+		seed /= 10
+	}
+	return uint64(lengthCount)
+}
+
+// Next 返回下一个随机数
+func (x *MiddleSquareMethodRandomGenerator) Next() uint64 {
+	x.seed = x.takeMiddle(x.seed * x.seed)
+	return x.seed
+}
+
+func (x *MiddleSquareMethodRandomGenerator) takeMiddle(n uint64) uint64 {
+
+	// 先丢弃右边的length/2个字符
+	needDropCount := x.length / 2
+	for needDropCount > 0 {
+		n /= 10
+		needDropCount--
+	}
+
+	// 然后取length个字符，作为获取到的中间的结果，如果长度不够的话则左边空着
+	// 因为是数值类型，所以左边不能补0
+	result := uint64(0)
+	needTakeCount := x.length
+	weight := 0
+	for needTakeCount > 0 {
+		result = (n%uint64(10))*x.pow(weight) + result
+		n /= 10
+		needTakeCount--
+		weight++
+	}
+	return result
+}
+
+// 计算10的n次幂
+func (x *MiddleSquareMethodRandomGenerator) pow(n int) uint64 {
+	result := uint64(1)
+	for n > 0 {
+		result *= 10
+		n--
+	}
+	return result
+}
+
+// IsZero 判断当前是否已经退化为0了，这是平方取中法会有的缺陷，当退化为0的时候生成器便失效无法生成新的随机数
+func (x *MiddleSquareMethodRandomGenerator) IsZero() bool {
+	return x.seed == 0
+}

Diff for: middle_square_method_test.go

@@ -0,0 +1,39 @@
+package middle_square_method
+
+import (
+	"fmt"
+	"testing"
+)
+
+func Test(t *testing.T) {
+
+	//generator := NewMiddleSquareMethodRandomGenerator( 2041)
+	generator := NewMiddleSquareMethodRandomGenerator(675248)
+	for i := 0; i < 20; i++ {
+		fmt.Println(generator.Next())
+	}
+	// Seed:
+	// 2041
+	//Output:
+	// 1656
+	// 7423
+	// 1009
+	// 180
+	// 324
+	// 1049
+	// 1004
+	// 80
+	// 64
+	// 40
+	// 16
+	// 2
+	// 0
+	// 0
+	// 0
+	// 0
+	// 0
+	// 0
+	// 0
+	// 0
+
+}