C++ 随机函数

一、C++中不能使用random()函数

     random函数不是ANSI C标准,不能在gcc,vc等编译器下编译通过。但在C语言中int random(num)可以这样使用,它返回的是0至num-1的一个随机数。 可改用C++下的rand函数来实现。

     1、C++标准函数库提供一随机数生成器rand,返回0-RAND_MAX之间均匀分布的伪随机整数。 RAND_MAX必须至少为32767。rand()函数不接受参数,默认以1为种子(即起始值)。 随机数生成器总是以相同的种子开始,所以形成的伪随机数列也相同,失去了随机意义。(但这样便于程序调试) 
      2、C++中另一函数srand(),可以指定不同的数(无符号整数变元)为种子。但是如果种子相同,伪随机数列也相同。一个办法是让用户输入种子,但是仍然不理想。 
     3、 比较理想的是用变化的数,比如时间来作为随机数生成器的种子。 time的值每时每刻都不同。所以种子不同,所以,产生的随机数也不同。 
// C++随机函数(VC program) 
#include <stdio.h> 
#include <iostream> 
#include <time.h> 
using namespace std; 
#define MAX 100 
int main(int argc, char* argv[]) 
{

       srand( (unsigned)time( NULL ) );//srand()函数产生一个以当前时间开始的随机种子.应该放在for等循环语句前面 不然要很长时间等待
for (int i=0;i<10;i++) 
cout<<rand()%MAX<<endl;//MAX为最大值,其随机域为0~MAX-1
   return 0; 

二、rand()的用法 
     rand()不需要参数,它会返回一个从0到最大随机数的任意整数,最大随机数的大小通常是固定的一个大整数。

/*   maximum   value   returned   by   "rand"   function   
  */   
  #define   RAND_MAX   0x7fffu   
    
这个是bcc55中的定义,说明这个整数的最大数是0x7fffu,u代表unicode编码。

 

这样,如果你要产生0~10的10个整数,可以表达为: 
int N = rand() % 11; 
     这样,N的值就是一个0~10的随机数,如果要产生1~10,则是这样: 
int N = 1 + rand() % 10; 
总结来说,可以表示为: 
a + rand() % n
     其中的a是起始值,n是整数的范围。

  a + rand() % (b-a+1) 就表示 a~b之间的一个随机数

若要0~1的小数,则可以先取得0~10的整数,然后均除以10即可得到随机到十分位的10个随机小数,若要得到随机到百分位的随机小数,则需要先得到0~100的10个整数,然后均除以100,其它情况依
此类推。 
     通常rand()产生的随机数在每次运行的时候都是与上一次相同的,这是有意这样设计的,是为了便于程序的调试。若要产生每次不同的随机数,可以使用srand( seed )函数进行随机化,随着seed的不同,就能够产生不同的随机数。 
     如大家所说,还可以包含time.h头文件,然后使用srand(time(0))来使用当前时间使随机数发生器随机化,这样就可以保证每两次运行时可以得到不同的随机数序列(只要两次运行的间隔超过1秒)。

### C++ 中生成随机数的方法 #### 传统方法:`rand()` 和 `srand()` 在 C++11 之前,C 和 C++ 使用相同的伪随机数生成机制,主要依赖于标准库中的两个函数——`rand()` 和 `srand()`。 - 函数 `rand()` 返回一个介于 `[0, RAND_MAX]` 的整数值[^2]。 - 函数 `srand(unsigned int seed)` 设置随机数生成器的种子值。如果不调用 `srand()` 或者多次运行程序时未重新设置种子,则每次执行都会返回相同的序列。 以下是使用这两个函数的一个简单例子: ```cpp #include <iostream> #include <cstdlib> // 包含 rand(), srand() #include <ctime> // 包含 time() int main() { std::srand(static_cast<unsigned>(std::time(0))); // 使用当前时间作为种子 for (int i = 0; i < 5; ++i) { std::cout << std::rand() % 100 << ' '; // 输出范围 [0,99] } return 0; } ``` 此代码片段展示了如何通过 `srand(std::time(0))` 来初始化随机数发生器,并利用 `rand()` 获取一系列不同的随机数。 #### 现代方法:C++11 `<random>` 库 自 C++11 起引入了一个更强大、灵活且高效的随机数生成框架 —— `<random>` 头文件提供了丰富的类模板用于实现高质量的随机化操作[^4]。它主要包括两部分组件: 1. **随机数引擎**(Random Number Engines) - 如 `std::default_random_engine`, `std::mt19937`(Mersenne Twister),它们负责实际生产原始数据流; 2. **分布模型**(Distributions Models) - 像均匀分布 (`std::uniform_int_distribution`)、正态分布(`std::normal_distribution`)等用来调整这些基础输出使之满足特定需求。 下面是一个基于现代技术的例子,演示了如何创建并应用一个线程安全的标准 Mersenne twister 引擎以及离散型整数区间上的均布概率密度函数: ```cpp #include <iostream> #include <random> int main(){ // 定义 mt19937 发动机实例 std::random_device rd; // 非确定性的初始源 std::mt19937 gen(rd()); // 利用上述设备构建发动机 // 创建一个闭合区间的整数分布对象 std::uniform_int_distribution<> dis(1, 6); for(int n=0;n<10;++n){ // 打印模拟骰子投掷的结果 std::cout<<dis(gen)<<'\n'; } return 0; } ``` 该示例说明了如何借助 `<random>` 实现更为精确可控的随机过程。 --- ### 总结 对于旧版本编译环境或者小型项目来说,采用经典的 `rand()`/`srand()` 组合可能已经足够;然而,在追求更高性能指标或是跨平台兼容性考量下,推荐优先选用标准化程度更高的 C++11 及以后版本所提供的解决方案。
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