Por que a aleatoriedade é essencial
Geradores de números aleatórios produzem valores imprevisíveis para simulações, segurança e processos que precisam de imparcialidade.
Aleatório verdadeiro vs pseudo
Geradores pseudoaleatórios usam algoritmos determinísticos com sementes; são rápidos e repetíveis.
Geradores verdadeiros buscam entropia em fenômenos físicos quando a imprevisibilidade é mandatória.
Aplicações em várias áreas
Cientistas de dados usam RNGs em simulações Monte Carlo, testes A/B e amostragem.
Criptografia depende de forte aleatoriedade para chaves, nonces e tokens resistentes a predição.
Qualidade é crucial
Sementes ruins podem gerar padrões exploráveis ou viesar experimentos.
APIs como crypto.getRandomValues() fornecem mais entropia que Math.random() em contextos sensíveis.
Casos de uso
- Escolher vencedores de sorteios
- Distribuir usuários entre shards para balancear carga
- Gerar bases de teste para demos
- Criar identificadores únicos com baixa chance de colisão
Boas práticas
- Documente a semente caso precise repetir a sequência
- Use RNGs criptográficos para autenticação ou segredos
- Garanta que o intervalo incluía limites quando necessário
- Registre o uso sem expor sementes ou valores sensíveis