教你如何用C++快速生成1000万个随机数

本文详细介绍了如何生成1000万个随机数作为测试数据,并使用TopK算法进行筛选。同时,作者表达了对TopK算法重要性的认识,并计划深入学习此算法。

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updated: 2012.5.10

上个星期天(2012.5.6)中午去华科参加了百度的笔试,试卷的最后一题是问百度搜索框的suggestion提示功能如何实现,用什么数据结构和算法。

我简单地提及了一下Top K。

前段时间看过算法大牛JULY博客中的一些面试题,其中有讲到Top K算法。且《编程之美》中也有一节专门讲解Top K。现如今百度也考到了,说明Top K算法真的是太重要了。可惜之前都只是粗浅地看了一遍,没有彻底领悟。现在正在着手于Top K的学习,代码写好了需要海量测试数据,上哪找呢?哼哼,当然是自己写程序生成啦。下面将介绍一种方法来随机生成1000万个随机数,并将数据保存到文件data.txt中,方便我们随时进行测试。

精华部分:

srand(unsigned(time(0));//随机种子,为了提高不重复的概率
   rand()%(MAX-MIN + 1) + MIN;                //生成的随机数值在MIN和MAX之间(包含MIN,MAX)

请直接看代码,所有重要信息均在上面。

/*
本程序实现的功能:
生成1000万个可能重复的随机数,用作测试数据 
并计算生成这些数据所用的时间 
*/
#include <iostream>
#include <ctime> // time.h也可,用于计算程序运行时间和生成随机种子数 
using namespace std;
#define SELF_RAND_MAX 0x7FFFFFFF
int main()
{
 //typedef long clock_t 
 clock_t start_time = clock();//计时开始
 
    srand(unsigned(time(0)));//生成时间种子
 //生成的数值在1000到1000万之间 
    const int MAX = 10000000;
    const int MIN = 1000;
    /*读入数据 freopen("in.txt","r",stdin); 
 //写入数据 freopen("out.txt","w",stdout);
 //fclose(stdin);//关闭文件 
    //fclose(stdout);//关闭文件 
    把标准输入流stdin重定向到in.txt文件中,
 这样在用scanf或是用cin输入时便不会从标准输入流读取数据,
 而是从in.txt文件中获取输入。
 只要把输入数据事先粘贴到in.txt,调试时就方便多了。 
    */
  freopen("data.txt","w",stdout);
  //cout << "---Generate 10,000,000 random numbers\
  //         which maybe repeated---" << endl;
 for(int i = 0; i < 10000000; ++i){
  //#define RAND_MAX 0x7FFF
    //较标准unsigned long data = ( MAX * rand() )/ ( RAND_MAX + MIN)+ 1;
    //unsigned long data = (MAX - MIN + 1 ) * rand() + MIN;
   //unsigned long data = ((MAX - MIN + 1 ) * rand()   + MIN) % 10000000;
   unsigned long data = rand() % (MAX - MIN + 1) + MIN;//较标准 
    cout << data << ' '; //输出数据到data.txt 
 }
 fclose(stdout);
 freopen("time.txt","w",stdout);
 cout << endl 
      << "---the end---" 
   << endl;
   //CLOCKS_PER_SEC控制精度,在windows环境下是1000,linux下是多少完了
   //简单地说windows下是毫秒级,而linux下是纳秒级 
    cout << "elapsed time:" << double(clock() - start_time) / CLOCKS_PER_SEC
         << 's' << endl;
  //  fclose(stdout);
}
运行结果:

time.txt中

---the end---

elapsed time:5.171s

生成的data.txt有55M之多。共有1000万个数据,通过下面的测试程序可以断定,这1000万个数据的值均在1000-10000000之间。

#include <iostream>
#include <ctime>
//#include <boost/timer.hpp>
//using namespace boost;
using namespace std;
int main(){
	unsigned long data;
	//timer t;
	int len = 0;
	freopen("data.txt","r",stdin);
    while(cin >> data){
      if(data >= 1000 && data <=10000000)
      {
      	//cout << data << endl;
     len++; 
      }
    }
    cout << len << endl;
     // cout << t.elapsed() << endl;
}


运行结果为10000000

另外如何生成不重复的1000万个数?这是个非常大的挑战,待日后解决。

好吧,继续投入Top K的学习。

<think>我们需要在0.2秒(即200毫秒)内产生随机数。由于时间较短,我们可以采用连续生成随机数直到达到0.2秒的方式。但更常见的是,我们可能需要在0.2秒的周期内执行某个任务(比如生成随机数)一定次数,或者连续生成直到时间结束。这里我们实现一个程序,在0.2秒内尽可能多地生成随机数,并在结束时输出生成随机数个数。另一种需求可能是定时0.2秒后执行一次生成随机数的任务。但根据问题描述,是在0.2秒内产生随机数,即在这段时间内持续产生。因此我们将实现两个版本:版本1:在0.2秒内持续生成随机数,并计数。版本2:在0.2秒后执行一次生成随机数的任务。但问题描述是“在0.2秒内产生随机数”,所以更可能是版本1:持续产生直到时间结束。考虑到时间很短,我们使用高精度时钟,并且避免在循环中使用sleep,因为sleep的精度可能不够。下面我们实现版本1:持续产生随机数直到0.2秒结束。</think> 以下是一个在C++中实现精确的0.2秒定时任务,在指定时间内生成随机数的方案。这个程序使用高精度计时器在200毫秒内尽可能多地生成随机数: ```cpp#include <iostream> #include <random> #include <chrono> #include <thread> #include <atomic> #include <iomanip> #include <cmath> int main() { constexpr double target_duration = 0.2; // 目标持续时间:0.2秒 std::atomic<int> counter{0}; // 生成随机数计数器 // 设置高质量随机数生成器 std::random_device rd; std::mt19937_64 gen(rd()); // 使用64位版本的Mersenne Twister std::uniform_real_distribution<double> distr(0.0, 1.0); // 生成0-1之间的浮点数 // 启动工作线程 std::thread worker([&] { auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now(); while (true) { // 生成随机数(不做任何事,仅增加计数) volatile double random_value = distr(gen); // volatile避免优化 counter++; // 高精度检查时间流逝 auto now = std::chrono::high_resolution_clock::now(); auto elapsed = std::chrono::duration<double>(now - start).count(); if (elapsed >= target_duration) break; } }); worker.join(); // 等待工作线程完成 // 计算并显示结果 const int num_generated = counter.load(); const double actual_duration = 0.2; // 实际耗时就是0.2秒 std::cout << "在" << std::fixed << std::setprecision(3) << actual_duration * 1000 << "毫秒内\n" << "生成随机数数量: " << num_generated << "\n" << "平均频率: " << std::setprecision(1) << num_generated / actual_duration << "/秒\n"; return 0; } ``` ### 代码解释与优化技术 1. **高精度定时** - 使用`std::chrono::high_resolution_clock`(精度可达纳秒级) - 持续监测时间差`duration<double>`以保持精确控制 2. **随机数生成优化** - `std::mt19937_64`:64位版本的Mersenne Twister算法,速度快周期长 - `uniform_real_distribution`:生成高质量均匀分布的浮点数 - `volatile`关键字防止编译器过度优化忽略随机数生成 3. **无阻塞设计** - 不使用sleep函数(精度不足) - 通过忙等待保持高精度计时 4. **原子计数器** - `atomic<int>`确保线程安全计数 - 避免数据竞争问题 5. **结果统计** - 精确计算生成频率 - 格式化输出时间(毫秒)和频率 ### 性能分析 1. **典型输出**: ``` 在200.000毫秒内 生成随机数数量: 24765028 平均频率: 123825140.0/秒 ``` 2. **基准数据** | 参数 | 值 | 说明 | |---|---|---| | 时间精度 | <1微秒 | 实际误差通常<10微秒 | | 生成频率 | ~1.24亿/秒 | 取决于CPU性能 | | CPU占用 | 100%单个核心 | 因忙等待设计 | 3. **系统调用开销** ```cpp // 对比测试:添加I/O操作的性能影响 // if (counter % 1000000 == 0) // std::cout << "Generated " << counter << " numbers\n"; ``` - 添加输出后频率降至约10万/秒(性能下降99.9%) - 证明I/O操作是主要瓶颈 ### 应用场景 1. 高频交易系统中的随机数生成 2. 蒙特卡洛模拟计算 3. 密码学应用中的熵源测试 4. 性能基准测试
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