在0-100中随机取20个数字

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本文介绍了如何使用Python的random模块生成0到100之间的20个随机整数，并展示了如何创建地球和月球上的重量列表，通过列表推导式进行数值计算。

import random  #在0-100中 随机取20个数字
a = [random.randint(0, 100) for i in range(20)]
print(a)

weight_list_earth = [float(weight) + w*0.5 for w in range(10) ]
weight_list_moon = [w * 0.165 for w in weight_list_earth ]

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生成0~100的20个随机数，前十个升序排列，后十个降序排列

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07-05

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设置一个范围1-100的随机整数变量,通过while循环，配合input语句，判断输入的数字是否等于随机数

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C++中产生1-100随机数字

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<think>我们被要求生成1到100之间的随机整数。根据引用，C++中有多种方法：1.使用传统的rand()和srand()（引用[2]和引用[4]）2.使用C++11的<random>库（引用[1]和引用[3]）由于C++11的方法更现代且分布更均匀，推荐使用C++11的<random>库。具体步骤：方法1（C++11）：a.包含头文件<random>b.创建一个随机数引擎（例如std::mt19937）c.创建一个分布对象，这里使用均匀整数分布std::uniform_int_distribution，并设置范围为1到100d.使用分布对象和引擎生成随机数方法2（传统方法）：a.包含头文件<cstdlib>和<ctime>b.使用srand(time(NULL))初始化随机种子c.使用rand()生成随机数，并通过取模和加法调整到1-100范围（例如：rand()%100+1）注意：传统方法生成的随机数质量较低，且取模操作可能引入偏差（特别是当RAND_MAX不是100的倍数时）。因此，推荐使用C++11的方法。下面分别给出两种方法的代码示例。另外，引用[1]中提供了一个使用正态分布的例子，但我们需要的是均匀分布，所以使用均匀整数分布。根据引用[3]，C++11的随机数生成更加灵活和安全。因此，我们将提供两种实现，并推荐使用C++11的方法。</think>### C++生成1到100的随机数方法在C++中生成1到100的随机数有两种主流方法，推荐使用C++11的`<random>`库方法（质量更高）： #### ✅ 推荐方法：C++11的`<random>`库（均匀分布） ```cpp #include <iostream> #include <random> // 核心头文件 int main() { // 1. 创建随机数引擎（使用Mersenne Twister算法） std::random_device rd; // 硬件熵源 std::mt19937 gen(rd()); // 用随机种子初始化引擎 // 2. 创建均匀整数分布 (1-100) std::uniform_int_distribution<> distrib(1, 100); // 3. 生成随机数 int random_num = distrib(gen); std::cout << "随机数: " << random_num; return 0; } ``` **优点**： - 真正均匀分布（无模运算偏差） - 线程安全 - 支持多种分布类型（正态/泊松等）[^3] #### ⚠️ 传统方法：`rand()`函数（不推荐） ```cpp #include <iostream> #include <cstdlib> // rand(), srand() #include <ctime> // time() int main() { // 1. 用当前时间初始化随机种子 srand(time(nullptr)); // 2. 生成1-100的随机数 int random_num = rand() % 100 + 1; std::cout << "随机数: " << random_num; return 0; } ``` **缺点**： - 存在模偏差（分布不均匀） - 随机性质量较低 - 最大范围有限（取决于RAND_MAX）[^2][^4] ### 关键区别对比 | 特性 | C++11 `<random>` | `rand()`函数 | |--------------------|------------------|------------------| | 随机性质量 | ⭐⭐⭐⭐⭐ (加密级) | ⭐⭐ | | 分布均匀性 | 完美均匀 | 模运算导致偏差 | | 线程安全 | ✅ 是 | ❌ 否 | | 支持多种分布 | ✅ | ❌ | | 最大随机范围 | 2³² 或更高 | 依赖RAND_MAX | ### 使用建议 1. **新项目**：务必使用C++11的`<random>`库 2. **需要高质量随机数**：用`std::random_device`初始化 3. **性能敏感场景**：可复用`std::mt19937`引擎对象 4. **避免传统方法**：除非兼容旧编译器(C++11前) > ℹ️ 注意：在Linux系统中使用`std::random_device`时，默认使用`/dev/urandom`，如需更高安全性可用`/dev/random`（可能阻塞）[^3]。

在0-100中 随机取20个数字

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