随机数¶

注：计算机没有真正的随机

1 c随机数¶

c随机数需要先分配一个随机数种子给srand，随机数生成完全取决于这个种子，如果这个种子相同，每次启动程序，随机的结果都会一样，通常我们使用时间数据来作为这个种子。步骤如下： 1. void srand(unsigned int __seed) 初始随机数种子 2. int rand() 获取随机数

#include <cstdlib>
#include <ctime>
#include <stdio.h>
int main()
{
  using namespace std;
  srand(time(NULL));
  for (size_t i = 0; i < 10; i++)
  {
    printf("随机数1：%d\n", rand());
  }
}

2 c++随机数¶

c++标准库提供引擎和分布来满足大部分随机数的需求 - 头文件random - 步骤： 1. 创建引擎 2. 设置随机数种子 3. 创建分布 4. 生成随机数

与 c 随机数比较：步骤 1 和 2 对应 c 随机数的步骤 1，步骤 3 可以没有，但建议采用，步骤 4 对应 c 随机数的步骤 2。 - 示例代码

#include<random>
#include<iostream>
#include<ctime>
using namespace std;
int main()
{
    //1.创建引擎
    default_random_engine eg;
    //2.设置随机数种子
    eg.seed(time(NULL));

    //3.选择分布
    uniform_int_distribution<int> di(10, 20);
    //4.生成随机数
    std::cout << "uniform_int_distribution随机数" << endl;
    for (size_t i = 0; i < 10; ++i)
    {
        std::cout << "随机数" << i << "=" << di(eg) << endl;
    }
    std::cout << "******************" << endl;
    std::cout << "default_random_engine随机数" << endl;
    for (size_t i = 0; i < 10; ++i)
    {
        std::cout << "随机数" << i << "=" << eg() << endl;
    }
    std::cout << "******************" << endl;
}

可能结果

uniform_int_distribution随机数
随机数0=14
随机数1=20
随机数2=12
随机数3=16
随机数4=17
随机数5=17
随机数6=13
随机数7=20
随机数8=17
随机数9=13
******************
default_random_engine随机数
随机数0=3159708447
随机数1=2335960522
随机数2=2934329899
随机数3=3967235533
随机数4=208943683
随机数5=96685374
随机数6=2652946313
随机数7=1264354277
随机数8=628896870
随机数9=1091072451
******************

2.1 引擎¶

引擎是随机数的源头，是function object（函数对象），能够产生随机的无正负值，并均匀的分布在预定义的最小最大值之间
引擎可设置种子来使产生不同的随机数
引擎有多种，如
default_random_engine
linear_congruential_engine
mersenne_twister_engine
subtract_with_carry_engine

2.2 分布¶

将引擎产生的随机值转换为符合给定的分布在某一区间的随机数。
分布有很多，如
uniform_int_distribution

3 参考资料¶

c++随机数涉及了许多不同实现的引擎和分布，详细资料请参考cppreference