多线程使用随机函数需要注意的一点

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本文探讨了在多线程环境下使用srand和rand函数生成随机数的问题。作者发现每次生成的随机数相同，原因是srand在主线程初始化，而rand在子线程调用。正确做法是在调用rand的线程中初始化srand。

      编写多线程程序，使用了srand和rand函数，在类的构造函数加入了srand，在某个功能函数使用rand，运行发现每次都生成同样的随机数。经过查文档才发现，srand是线程相关的和对象没有关系。对象定义在主线程里，而功能函数在另一个线程里被调用，结果每次都生成相同的随机数。正确做法应该在调用功能函数的同一线程中使用srand。以前还真没注意！

C++多线程并发基础入门教程
南风fahaxiki
09-16 1243
线程：线程是操作系统能够进行CPU调度的最小单位，它被包含在进程之中，一个进程可包含单个或者多个线程。可以用多个线程去完成一个任务，也可以用多个进程去完成一个任务，它们的本质都相当于多个人去合伙完成一件事。多线程并发：多线程是实现并发(双核的真正并行或者单核机器的任务切换都叫并发）的一种手段，多线程并发即多个线程同时执行,一般而言，多线程并发就是把一个任务拆分为多个子任务，然后交由不同线程处理不同子任务,使得这多个子任务同时执行。
C++11多线程编程 一：多线程概述
qq_34761779的博客
02-25 992
一：多线程概述
srand()、rand() 多线程
beebeeyoung的博客
08-04 884
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->_...
srand,rand函数的使用注意事项
XXX的专栏
01-21 1189
在实际应用中，我们经常需要产生随机数，这些随机数的应用范围也是十分广泛的。但计算机只能依据一定算法产生伪随机数序列。c语言中最常用的产生伪随机数序列的函数是srand和rand srand，rand函数在实现上利用TlsGetValue等一系列函数进行数据的存取，也就意味着srand，rand存取的数据是和线程相关的。 根据我使用经验，总结出以下几点注意事项： 1、rand函数初
【编程】技巧 - 多线程下的随机数初始化 srand()
04-05 2589
今天在调试程序时候发现某个线程中的 rand() 随机函数每次运行都返回同一个数据，检查了程序，在程序中也调用了 srand(GetTicketCount()) 来初始化随机数生成器，那为什么每次运行结果还一样呢？？？后来发现，这个问题和多线程有关，跟踪 srand 和 rand 的函数内部后发现，其实 srand 和 rand 内部是使用了TlsGetValue等函数来存储随机数种子了，也就
线程安全与可重入函数
yizhiniu_xuyw的专栏
11-11 1115
线程安全：一个函数被称为线程安全的（thread-safe），当且仅当被多个并发进程反复调用时，它会一直产生正确的结果。如果一个函数不是线程安全的，我们就说它是线程不安全的（thread-unsafe）。我们定义四类（有相交的）线程不安全函数。 第1类：不保护共享变量的函数 将这类线程不安全函数变为线程安全的，相对比较容易：利用像P和V操作这样的同步操作来保护共享变量。这个方法的优点是在调用程序中不需要做任何修改，缺点是同步操作将减慢程序的执行时间。 第2类：保持跨越多个调用的状态函数 一个伪随机数
【Linux】【开发】Linux环境下如何在代码中产生随机数
一介草民，只为生活。
09-26 595
本文整理了，Linux环境下在C代码中产生随机数的方法
Linux多进程多线程编程笔记
qq_31507523的博客
12-23 2286
文章目录多线程多进程学习记录一、多线程编程二、多进程编程1、共享内存 多线程多进程学习记录   一、多线程编程   二、多进程编程 1、共享内存 通常用信号量同步共享内存，也可以使用记录锁和互斥锁 ...
Android多线程面试总结
程序员Android
11-03 454
和你一起终身学习，这里是程序员Android1.什么是线程线程就是进程中运行的多个子任务，是操作系统调用的最小单元2.线程的状态1.New:新建状态，new出来，还没有调用start2....
知乎获2000赞的Java 多线程超详细总结笔记，看这一篇彻底搞懂线程池
VX13308414401的博客
06-15 757
我会用多线程就好了，还管它有什么用？在我看来，这个回答更扯淡。所谓"知其然知其所以然"，“会用"只是"知其然”，“为什么用"才是"知其所以然”，只有达到"知其然知其所以然"的程度才可以说是把一个知识点运用自如
关于C中的rand，不是线程安全的吧
红尘客的博客
05-09 2393
在多个线程同时生成随机数，居然好多结果都是相同的
C++多线程下的rand()问题
sqcfj的专栏
03-20 9424
【问题描述】 在主线程里面srand()了一次，然后在线程函数里面使用rand()，可是每个线程rand出来的数列顺序一样，而且每次运行都一样。结构如图所示： func1出来的序列是1，7，4，0，9，4，8…… func2出来的序列是1，7，4，0，9，4，8…… 【讨论】 网上有人说这是因为main的seed是time，而两个线程是几乎并发开始的，它们继承了main的seed，因
关于函数重入和线程安全之我讨论（一）
wkh—江原
12-20 756
线程安全：一个函数被称为线程安全的（thread-safe），当且仅当被多个并发进程反复调用时，它会一直产生正确的结果。如果一个函数不是线程安全的，我们就说它是线程不安全的（thread-unsafe）。我们定义四类（有相交的）线程不安全函数。 第1类：不保护共享变量的函数 将这类线程不安全函数变为线程安全的，相对比较容易：利用像P和V操作这样的同步操作来保护共享变量。这个方法的优点是在调
多线程中rand()的使用
typ2004的专栏
01-28 5006
最近做了一个小项目，用到 rand()，对 rand() 在多线程中的使用有一点心得。 rand() 通常在调用之前调用 srand ( unsigned ( time(NULL)))，这是以时间为种子，产生一个随机数序列。 对于多线程来说，若未对各个线程进行 srand()，则各线程中rand() 的输出是一样的；同理，若各个线程同时批量调用 srand ( unsigned ( time(
C语言中rand()不是线程安全的函数-多线程应使用rand_r()
太阳升起
05-04 3678
这是glibc中的rand_r的实现： /* This algorithm is mentioned in the ISO C standard, here extended for 32 bits. */ int rand_r (unsigned int *seed) { unsigned int next = *seed; int result; next *= 1103...
请按要求编写多线程应用程序，模拟多个人通过一个山洞： * 1.这个山洞每次只能通过一个人，每个人通过山洞的时间为5秒； * 2.随机生成10个人，同时准备过此山洞，并且定义一个变量用于记录通过
qq_41519943的博客
08-10 3616
Cave类【山洞】： public class Cave implements Runnable { Object object = new Object(); private int num = 1; int count = 0; @Override public void run() { synchronized (object) ...
python多线程实例_Python多线程实例
08-16
### 回答1： 很抱歉，我之前回答的还是这个问题。以下是一个稍微复杂一点的 Python 多线程实例，可以用来计算一个矩阵的乘积： ```python import threading import numpy as np # 定义矩阵的大小 MATRIX_SIZE = 1000 # 初始化两个随机矩阵 matrix_a = np.random.rand(MATRIX_SIZE, MATRIX_SIZE) matrix_b = np.random.rand(MATRIX_SIZE, MATRIX_SIZE) # 初始化结果矩阵 result_matrix = np.zeros((MATRIX_SIZE, MATRIX_SIZE)) # 定义一个函数，用来计算矩阵的乘积 def multiply(start, end): for i in range(start, end): for j in range(MATRIX_SIZE): for k in range(MATRIX_SIZE): result_matrix[i][j] += matrix_a[i][k] * matrix_b[k][j] # 定义线程数量 NUM_THREADS = 4 # 计算每个线程需要计算的行数 rows_per_thread = MATRIX_SIZE // NUM_THREADS # 创建线程列表 threads = [] # 启动线程 for i in range(NUM_THREADS): start = i * rows_per_thread end = (i + 1) * rows_per_thread t = threading.Thread(target=multiply, args=(start, end)) threads.append(t) t.start() # 等待所有线程结束 for t in threads: t.join() # 检查结果是否正确 expected_result = np.dot(matrix_a, matrix_b) assert np.array_equal(result_matrix, expected_result) # 输出 Done 表示程序执行完毕 print("Done") ``` 这个例子首先初始化两个随机矩阵，然后定义一个函数 multiply，用来计算这两个矩阵的乘积。然后，它将矩阵分成若干个部分，每个部分分配给一个线程来计算。最后，它等待所有线程结束，检查结果是否正确，并输出 Done 表示程序执行完毕。 希望这个例子能够帮助您更好地理解 Python 多线程的使用方法。 ### 回答2： Python多线程实例是指在Python编程语言中使用多线程进行并发编程的实例。在Python中，可以使用内置的threading模块来创建和管理多线程。 通过创建多线程，可以在程序中同时执行多个任务。这对于需要同时处理多个任务的情况非常有用。例如，在下载大文件时，可以使用多线程同时下载多个文件，加快下载速度。此外，多线程还可以用于处理网络请求、图像处理、数据处理等耗时操作，提高程序的运行效率。 使用Python多线程的主要步骤如下： 1. 导入threading模块。 ``` import threading ``` 2. 创建一个线程对象，可以通过继承threading.Thread类或使用threading.Thread()函数创建。 ``` class MyThread(threading.Thread): def __init__(self, name): super().__init__() self.name = name def run(self): # 线程执行的代码 print("Hello, " + self.name) thread1 = MyThread("Thread 1") thread2 = threading.Thread(target=func, args=("Thread 2",)) ``` 3. 启动线程。 ``` thread1.start() thread2.start() ``` 4. 等待线程结束。 ``` thread1.join() thread2.join() ``` 以上代码演示了两种创建多线程的方法：1）继承threading.Thread类，重写run方法；2）使用函数作为线程的执行内容。线程的启动调用start()方法，等待线程结束使用join()方法。 需要注意的是，Python多线程的并发程度受到全局解释器锁（GIL）的限制，因此对于计算密集型的任务，多线程并不能发挥出多核的优势。如果需要发挥多核性能，可以考虑使用多进程编程。 总之，Python多线程实例能够提高程序的并发处理能力，适用于需要同时处理多个任务的场景。通过合理设计线程的数量和任务分配，可以提高程序的性能和效率。 ### 回答3： Python多线程实例是指通过使用多线程的技术来提高Python程序的运行效率和性能。在Python中，我们可以使用threading模块来实现多线程。 多线程技术可以同时执行多个任务，提高程序的运行速度。在Python中，我们可以通过创建Thread对象并调用start()方法来启动一个线程。下面是一个简单的例子： import threading def print_numbers(): for i in range(1, 11): print(i) def print_letters(): for letter in ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']: print(letter) # 创建两个线程 t1 = threading.Thread(target=print_numbers) t2 = threading.Thread(target=print_letters) # 启动两个线程 t1.start() t2.start() # 等待两个线程结束 t1.join() t2.join() # 主线程继续执行 print("主线程结束") 以上代码中，我们创建了两个线程，分别执行print_numbers()和print_letters()函数。通过调用start()方法启动线程，并通过join()方法等待两个线程执行完毕。最后，主线程继续执行并打印出一段文字。 需要注意的是，多线程并不一定能提高程序的运行速度，因为在Python中，全局解释器锁（Global Interpreter Lock，GIL）会限制同一时间只能有一个线程执行Python字节码。因此，在CPU密集型任务中，多线程并不能真正实现并行计算。但是，在IO密集型任务中，多线程能够提高程序的运行效率。 总结起来，Python的多线程实例可以通过使用threading模块来实现。多线程能够提高IO密集型任务的运行效率，但在CPU密集型任务中并不能真正实现并行计算。
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