srand()、rand() 多线程

本文深入解析了VC10.0中srand和rand函数的实现原理,阐述了多线程环境下随机数生成器的工作机制,强调了在每个线程中初始化种子的重要性,避免生成相同的随机数序列。
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vc 10.0 源码

void __cdecl srand (
        unsigned int seed
        )
{
        _getptd()->_holdrand = (unsigned long)seed;
}

int __cdecl rand (
        void
        )
{
        _ptiddata ptd = _getptd();

        return( ((ptd->_holdrand = ptd->_holdrand * 214013L
            + 2531011L) >> 16) & 0x7fff );
}

           多线程采集随机数,每一个线程都要srand()一次而不是主线程srand()  一次,这是由于随机数生成器的内部状态信息保存在线程私有数据上;不在线程里用srand初始化种子,线程就有相同的初始值,生成相同的随机数序列。

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<think> 我们被要求解释randsrand函数的用法。根据引用材料,我们可以总结如下: 1. rand()函数用于生成一个随机数,范围在0到RAND_MAX之间(RAND_MAX是一个常量,通常是32767)。 2. srand()函数用于设置随机数种子。如果不设置,rand()在第一次调用时会自动设置种子为1,这意味着每次程序运行时生成的随机数序列相同。 3. 为了每次运行程序时得到不同的随机数序列,通常用当前时间作为种子(因为时间每秒都在变化),可以使用time(NULL)来获取当前时间(秒数)作为种子。 注意:srand()只需要在程序开始调用一次,而不是每次调用rand()之前都调用。 我们将按照以下结构组织回答: 1. 介绍rand函数 2. 介绍srand函数 3. 如何配合time函数使用 4. 生成特定范围的随机数 5. 注意事项 同时,按照要求,我们将使用数学公式格式($...$)来标注变量和表达式,并在适当的地方添加代码示例。 最后,生成相关问题。 </think> ### C++随机数生成:`rand()`与`srand()`详解 `rand()`和`srand()`是C标准库中的伪随机数生成函数,需配合`<cstdlib>`和`<ctime>`使用。以下是核心原理与实践指南: --- #### **一、函数核心机制** | 函数 | 作用 | 数学原理 | 调用规则 | |-----------|-------------------------------|----------------------------|------------------------------| | `rand()` | 生成$[0, \text{RAND\_MAX}]$的整数 | $X_{n+1} = (a \times X_n + c) \mod m$<br>(线性同余法)[^3] | 依赖种子值$X_0$ | | `srand()` | 设置随机种子$X_0$ | $X_0 = \text{seed}$ | 必须在`rand()`前调用一次 | > $\text{RAND\_MAX}$通常是$32767$(即$2^{15}-1$) --- #### **二、基础用法示例** ```cpp #include <cstdlib> #include <ctime> #include <iostream> int main() { // 设置时间戳为种子(确保每次运行结果不同) srand(time(nullptr)); // 生成3个随机数 for(int i=0; i<3; ++i) { int r = rand(); std::cout << "随机数" << i+1 << ": " << r << "\n"; } return 0; } ``` 输出示例(每次运行不同): ``` 随机数1: 18234 随机数2: 29487 随机数3: 5732 ``` --- #### **三、关键特性与陷阱** 1. **种子固定导致相同序列** 若设置固定种子,每次生成相同序列: ```cpp srand(100); // 固定种子 rand(); // 始终返回相同序列的第一个数 ``` 2. **未初始化种子的行为** 未调用`srand()`时,默认等价于`srand(1)`[^2][^3]: ```cpp // 以下两种方式等价 rand(); // 默认种子=1 srand(1); rand();// 显式设置种子=1 ``` 3. **线程安全问题** 全局随机数状态,多线程需额外同步机制 --- #### **四、生成特定范围随机数** 生成$[a,b]$区间整数的通用公式: $$ \text{rand\_num} = a + \text{rand}() \% (b - a + 1) $$ ```cpp // 生成[10, 20]的随机整数 int num = 10 + rand() % 11; // 生成[0.0, 1.0)的随机浮点数 double f = rand() / (RAND_MAX + 1.0); // $f \in [0,1)$ ``` > ⚠️ 注意:取模运算会引入轻微偏差,要求高精度时需用其他方法 --- #### **五、现代替代方案(C++11+)** 推荐使用`<random>`库避免传统缺陷: ```cpp #include <random> std::mt19937 rng(std::random_device{}()); // 梅森旋转算法 std::uniform_int_distribution<int> dist(0, 9); // [0,9]均匀分布 int rand_num = dist(rng); // 高质量随机数 ``` ---
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