【C++学习笔记】伪随机数生成

1.1 底层原理与细节

伪随机数生成在游戏、仿真和加密中有广泛应用。C++11的<random>库取代了不可靠的rand()，提供了基于数学算法的随机数引擎（如std::mt19937，梅森旋转算法）和分布类。

• 引擎：

  • 伪随机数生成器（如std::mt19937，梅森旋转算法），可生成高质量随机序列。

  • 非确定性引擎（如std::random_device，依赖系统熵源，用于种子初始化）。

  • std::random_device rd;  // 非确定性种子源
    std::mt19937 gen(rd()); // 使用种子初始化Mersenne Twister引擎

• 分布：如std::uniform_int_distribution，通过数学变换将引擎输出映射到均匀分布区

  • std::uniform_int_distribution<int> dist(1, 6); // 1到6的均匀整数

  • std::normal_distribution<double> dist(0.0, 1.0); // 均值为0，标准差为1的正态分布

  • std::bernoulli_distribution dist(0.3); // 成功概率0.