C/C++怎样产生任意指定范围的随机数？

最新推荐文章于 2025-06-05 22:39:09 发布

原创最新推荐文章于 2025-06-05 22:39:09 发布 · 4.3k 阅读

14 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#C++ #随机数

C++ 专栏收录该内容

20 篇文章

订阅专栏

本文介绍如何在C/C++中生成指定范围内的随机数。通过使用srand和rand函数配合特定公式，可以轻松实现从[m,n]区间内获取随机整数。需要注意的是，n-m的绝对值不应超过32767。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

C/C++怎样产生任意指定范围的随机数？

srand(time(NULL));

之后调用rand()即可得到0 ~ 32757范围的随机数

包含头文件stdlib.h和time.h 或 cstdlib和ctime

#include <stdlib.h>

#include <time.h>

或

#include <cstdlib>

#include <ctime>

用下列公式即可得到指定范围[m,n]的随机数：

r = rand()%(n - m + 1) + m;

注意：n - m 的绝对值不能超过32767

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

瑟龙

关注关注

5
点赞
踩
14

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

C/C++中生成随机数的方法及示例代码

DevForge的博客

10-16

709

上述代码中，首先使用std::random_device获取一个随机数种子，然后将它传递给std::mt19937引擎，这是一个Mersenne Twister算法的随机数引擎。上述代码中，首先使用std::random_device获取一个随机数种子，然后将它传递给std::default_random_engine引擎，这是一个默认的随机数引擎。本文介绍了在C/C++中生成随机数的几种常用方法，分别是使用rand函数、使用C++11中的随机数引擎和分布、以及使用C++11中的随机数库random。

生成指定范围的随机数（C/C++编程）

PixelCoder的博客

09-21

1588

在C/C++编程中，我们经常需要生成指定范围内的随机数。本文将介绍如何使用C/C++生成指定范围内的随机数，并提供相应的源代码示例。如果不设置随机数种子，每次程序运行时生成的随机数序列都将是相同的。通过合适的缩放和偏移，我们可以生成任意范围内的随机数。函数生成一个随机数，接着对随机数进行缩放和偏移，以确保它落在指定的范围内。函数生成的随机数是均匀分布的，如果我们想要生成指定范围内的随机数，需要进行适当的缩放和偏移。函数获取当前时间作为随机数种子，确保每次运行程序时生成的随机数序列是不同的。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

随机数产生方法

独钓寒江雪

01-31

1143

5.产生一定范围随机数的通用表示公式要取得[a,b)的随机整数，使用(rand() % (b-a))+ a; 要取得[a,b]的随机整数，使用(rand() % (b-a+1))+ a; 要取得(a,b]的随机整数，使用(rand() % (b-a))+ a + 1; 通用公式:a + rand() % n；其中的a是起始值，n是整数的范围。要取得a到b之间的随机整数，另一种表示：a

【C++】C++随机数生成介绍

最新发布

weixin_43510208的博客

06-05

811

在 C++17 及更新版本中，所有随机数组件均支持。，可在编译期生成随机序列（需固定种子）。

C/C++产生随机数

weixin_33725722的博客

03-05

265

C/C++产生随机数用到两个函数rand() 和 srand() 一. 不指定范围产生随机数 用到函数rand（），函数原型为int rand(),无参数。此时会产生一个介于0~RAND_MAX间的整数。RAND_MAX的大小可以查看，在include文件夹（linux在usr目录、windows在安装目录）的stdlib.h可以看到，linux下其值为2147483647（），其值...

C++中生成任意范围内随机数的方法

scutth的专栏

10-21

1618

//该宏定义需要放在所有头文件的前面，否则可能编译通不过 #define _CRT_RAND_S #include #include using namespace std; //产生随机数，其中范围为min~max unsigned int Random(int min,int max) { errno_t err; unsigned int number; err

生成指定范围的随机数(C++)

FlameCyclone的博客

08-31

1239

C语言随机数用法

C/C++产生指定范围和不定范围随机数的实例代码

09-04

这里主要介绍如何使用`rand()`和`srand()`函数来实现不指定范围和指定范围的随机数生成，并探讨如何处理不同的随机数范围。首先，`rand()`函数是C/C++标准库中的一个函数，它用于生成一个伪随机整数。这个函数没有...

【C/C++语法】C库生成指定范围的的随机数

qq_35635374的博客

08-02

205

认知有限，望大家多多包涵，有什么问题也希望能够与大家多交流，共同成长！本文先对C库生成指定范围的的随机数做个简单的介绍，具体内容后续再更，其他模块可以参考去我其他文章提示：以下是本篇文章正文内容。

C++11 随机数

XiaoFengsen的博客

06-05

4231

C++的各类随机数生成算法辨析

最新C/C++经典面试题（50道附答案）

qq_52896916的博客

10-30

5408

今天分享给大家的是比较基础全面的C/C++经典面试题，提供给有需要的同学们学习！

C C++编程产生指定范围内的随机数

GarfieldEr007的专栏

05-12

1万+

C/C++编程产生指定范围内的随机数，直接上个小程序： #include // 对应于C++中cstdlib #include // ctime #include int main() { srand(time(NULL)); int low = 0, high = 100; int rnum = rand() % (high - low + 1) + low; printf("

C++ 随机数生成的2种方法--生成指定范围内的随机数

个人博客

08-19

8374

第一种是传统的方法： #include <iostream> using namespace std; int main() { srand(NULL); for (int i = 0; i < 100; i++) { cout << rand() << ' '; } return 0; } 这种方法比...

【C++】产生指定范围随机数

Damu

10-10

2671

写程序的过程中用到了随机生成指定范围和格式的随机数，记录在这里，以后可以直接用。T randT(T Lower, T Upper) template<typename T> { T temp; if (Lower > Upper) { temp = Upper; Upper = Lower; Lower = temp;

C++ 中如何在一个范围内产生随机数

weixin_37684735的博客

12-09

1万+

要取得[a,b)的随机整数，使用(rand() % (b-a))+ a; 要取得[a,b]的随机整数，使用(rand() % (b-a+1))+ a; 要取得(a,b]的随机整数，使用(rand() % (b-a))+ a + 1; 通用公式:a + rand() % n；其中的a是起始值，n是整数的范围。要取得a到b之间的随机整数，另一种表示：a + (int)b * rand() /...

C++ 生成指定范围随机数的方法总结

热门推荐

qq_37454669的博客

03-27

1万+

C++ 生成指定范围随机数

【转】C++生成随机数——生成任意范围内的等概率随机数

游戏人生的专栏

09-16

2283

【转】C++生成随机数——生成任意范围内的等概率随机数

c++生成指定范围内的随机数

qq_41810721的博客

04-02

2016

c++生成指定范围内的随机数 /* 函数名称： RandGenerator 随机数发生器参数： dwRandMaxVal 随机数最大值 dwRandMinVal 随机数最小值 dwRandCount 随机数个数 mRandValue 随机数结果 itor->first 保存的随机数 itor->second 保留没有返回值： return -1 参数错误...

通过方差方法生成指定范围随机数，如何让这些数符合要求

05-29

<think>好的，我现在需要帮助用户解决如何通过方差方法生成符合特定要求的随机数的问题。首先，我需要回顾用户提供的引用内容，看看有哪些相关的信息可以利用。用户引用了四个不同的来源，其中引用[3]提到了基于C语言生成任意均值和方差的正态分布随机数，并可以指定范围。引用[4]是关于MATLAB中生成均匀分布随机数的方法。引用[1]和[2]分别涉及C++和Java中的随机数生成方法，但用户的问题更关注方差和范围，所以重点可能在引用[3]和[4]。用户的问题是如何使用方差生成指定范围的随机数并满足特定条件。我需要先理清楚方差与随机数分布之间的关系。方差是描述数据分布离散程度的指标，不同的概率分布（如均匀分布、正态分布）有不同的方差计算方法。首先，可能需要解释如何通过调整分布的参数来控制方差和范围。例如，在均匀分布中，方差与范围有关，而在正态分布中，方差直接控制数据的分散程度。但正态分布理论上范围是无限的，所以如果要限制范围，可能需要截断处理。接下来，我需要考虑用户提到的“特定要求”，这可能包括范围限制、分布类型（如均匀分布或正态分布）、均值和方差的设定。用户可能希望生成具有特定均值和方差，并且数值在某个区间内的随机数。根据引用[3]，生成正态分布随机数时，可以通过设置均值和标准差（方差的平方根）来控制分布，并且可以指定范围。例如，使用Box-Muller变换生成正态分布随机数，然后进行截断或调整，使其落在指定范围内。但需要注意，截断会影响实际的方差，可能需要重新调整参数。对于均匀分布，如引用[4]提到的，范围[a,b]的方差是$(b-a)^2/12$。因此，如果用户希望均匀分布的方差为特定值，可以通过调整范围来满足。例如，给定方差$\sigma^2$，则范围长度应为$\sqrt{12\sigma^2}$，然后确定a和b的位置，可能需要同时满足均值的要求。另外，用户可能需要同时满足均值和方差的条件。例如，生成在区间[low, high]内，均值μ和方差σ²的随机数。这时候需要确定分布类型，如果是均匀分布，均值和方差由区间决定，无法独立调整；而正态分布可以独立设置均值和方差，但范围可能需要截断，这会对方差产生影响，需要后续处理。因此，可能的解决方案包括：1.均匀分布：根据所需方差计算范围，然后生成均匀分布随机数。但均值和方差不能独立调整。2.正态分布：设置均值和方差，生成后截断到指定范围，但截断后实际方差会减小，可能需要调整原始参数或重新缩放。3.其他分布：可能需要更复杂的转换方法。此外，用户可能需要代码示例，比如使用Box-Muller生成正态分布随机数，然后进行截断，或者调整均匀分布的范围以满足方差要求。需要验证这些方法的正确性，例如，均匀分布的方差是否正确，截断正态分布后的方差如何计算，以及如何调整参数以达到目标方差。可能还需要考虑生成算法，如逆变换法、接受-拒绝法等。最后，生成相关问题，帮助用户进一步理解，比如不同分布下的方差调整方法，如何处理截断后的参数变化，或者如何验证生成的随机数是否符合条件。</think>### 通过方差生成指定范围随机数的方法 #### 1. **核心原理与分布选择** 通过方差控制随机数分布的核心在于选择合适的概率分布模型： - **均匀分布**：范围$[a,b]$的方差为$\frac{(b-a)^2}{12}$，适用于方差与范围直接相关的场景 - **正态分布**：通过标准差$\sigma$（方差平方根）控制数据分散程度，需配合范围截断方法[^3] - **自定义分布**：通过线性变换调整现有分布的方差和范围 #### 2. **均匀分布实现方法** 若要求随机数范围$[low,high]$且方差$\sigma^2$： $$ \sigma^2 = \frac{(high-low)^2}{12} \Rightarrow high-low = \sqrt{12\sigma^2} $$ **实现步骤**： 1. 计算范围跨度：$span = \sqrt{12\sigma^2}$ 2. 确定区间端点：$a = \mu - span/2,\ b = \mu + span/2$（$\mu$为期望均值） 3. 生成均匀分布随机数： ```python import numpy as np def uniform_by_variance(mu, var, size): span = np.sqrt(12 * var) return np.random.uniform(mu - span/2, mu + span/2, size) ``` #### 3. **正态分布截断法** 生成$N(\mu,\sigma^2)$分布后截断到$[low,high]$： ```python from scipy.stats import truncnorm def truncated_normal(mu, sigma, low, high, size): a = (low - mu) / sigma b = (high - mu) / sigma return truncnorm.rvs(a, b, loc=mu, scale=sigma, size=size) ``` *注意：截断后实际方差会小于原始$\sigma^2$，需通过迭代调整参数补偿方差损失[^3]* #### 4. **混合分布法** 通过线性变换调整现有随机数： $$X_{new} = aX + b$$ 其中： - 缩放因子$a$控制方差变化：$Var(X_{new}) = a^2Var(X)$ - 平移量$b$调整均值 ```python def rescale_random(x, target_var, target_mean): current_var = np.var(x) a = np.sqrt(target_var / current_var) b = target_mean - a * np.mean(x) return a * x + b ``` #### 5. **验证方法** 使用统计检验确认生成结果： ```python from scipy import stats def validate_distribution(data, target_var, sig_level=0.05): _, p_value = stats.normaltest(data) # 正态性检验 var_test = stats.ttest_1samp(data**2, target_var + np.mean(data)**2) return (p_value > sig_level), (var_test.pvalue > sig_level) ```