C++中的rand()函数

本文深入解析了C++中随机数种子的使用方法,包括如何利用当前时间作为种子设置随机数生成器,以及如何在代码中灵活应用随机数功能。通过实例演示了如何产生指定范围内的随机整数、浮点数,以及如何使用STL算法对容器进行随机访问。此外,文章还提供了Knuth书中关于随机数生成器的见解,探讨了随机数产生的一些算法和理论,为读者提供了一站式的随机数生成解决方案。

C++中产生随机数种子对于初学者一直都很困惑.大家知道,在C中有专门的srand(N)函数可以轻松实现这一功能,然而在C++中则要复杂一些.下面是笔者学习的一点心得,希望对大家能有所帮助.(这里我们依然要借助C标准库中的rand()函数)

  函数说明:

   int rand();                                          :返回从[0,MAX)之间的随机整数,这里的MAX与你所定义的数据类型而定;需#include <cstdlib>


   void srand( unsigned seed );                         :设置随机数种子,#include <cstdlib>

   time_t time( time_t *time );                         :返回当前时间,#include <ctime>

应用举例:
1):
srand(time(0));                                           //根据系统时间设置随机数种子
int i = rand() % N;                                       //取得区间[0,N)的整数

如要产生1~10之间随机数,则代码如下:

#include <iostream>
using namespace std;

#include <ctime>
#include <cstdlib>

int main()
{
         int t;
         srand(time(0));       //seed
         t = rand() % 10+ 1;       // random number 1-10
   
         cout << t << endl;

         return 0;
}

 

2):
srand(time(0));                                             //根据系统时间设置随机数种子
float x = rand() * x / RAND_MAX;                          //返回1/x的概率

3):
srand(time(0));                                           //根据系统时间设置随机数种子
vector<int> v;                                            ////随机访问数组类型,#include <vector>
random_shuffle(v.begin(), v.end());              //STL算法random_shuffle把容器类的元素顺序捣乱


以下源码来自crafty19.3,最强的源码开放的chess程序。注释很清楚,无需多言。
问:
1.Knuth的书中是怎么讲的?该书我无缘拜读。
2.static const unsigned long x[55],这里取55个随机数的理由是什么?
3.能否比较全面地讲讲随机数产生的一些算法或理论,或推荐一些参考资料?
[code]
   

unsigned int Random32(void) {
   
    static const unsigned long x[55] = {
      1410651636UL, 3012776752UL, 3497475623UL, 2892145026UL, 1571949714UL,
      3253082284UL, 3489895018UL, 387949491UL, 2597396737UL, 1981903553UL,
      3160251843UL, 129444464UL, 1851443344UL, 4156445905UL, 224604922UL,
      1455067070UL, 3953493484UL, 1460937157UL, 2528362617UL, 317430674UL,
      3229354360UL, 117491133UL, 832845075UL, 1961600170UL, 1321557429UL,
      747750121UL, 545747446UL, 810476036UL, 503334515UL, 4088144633UL,
      2824216555UL, 3738252341UL, 3493754131UL, 3672533954UL, 29494241UL,
      1180928407UL, 4213624418UL, 33062851UL, 3221315737UL, 1145213552UL,
      2957984897UL, 4078668503UL, 2262661702UL, 65478801UL, 2527208841UL,
      1960622036UL, 315685891UL, 1196037864UL, 804614524UL, 1421733266UL,
      2017105031UL, 3882325900UL, 810735053UL, 384606609UL, 2393861397UL };
    static int init = 1;
    static unsigned long y[55];
    static int j, k;
    unsigned long ul;
 
    if (init)
    {
      int i;
   
      init = 0;
      for (i = 0; i < 55; i++) y[i] = x[i];
      j = 24 - 1;
      k = 55 - 1;
    }
 
    ul = (y[k] += y[j]);
    if (--j < 0) j = 55 - 1;
    if (--k < 0) k = 55 - 1;
    return((unsigned int)ul);
} [/code]

对于初学者来说,只需熟练掌握1)种用法,更深层次的随着水平的提升自然会有所领悟.

另:


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。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()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

     srand( (unsigned)time( NULL ) );

   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。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() % 11;
  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)。

<think>好的,我需要介绍一下C++中的rand函数。首先,我得回忆一下rand函数的基本用途和原理。randC++标准库中的一个函数,用来生成伪随机数,范围通常是0到RAND_MAX之间,RAND_MAX的值取决于编译器,但通常是32767。 然后,用户可能需要了解如何使用rand。比如,需要包含头文件<cstdlib>,然后调用rand(),但每次运行生成的序列相同,所以通常会用srand设置种子,比如用srand(time(0))来根据时间播种。 接下来,要提到生成的随机数范围的控制。比如想要0到n-1之间的数,可以用rand() % n,但这样可能分布不均匀,尤其是当n接近RAND_MAX时。更好的方法可能是使用更高级的分布方法,比如使用(double)rand() / RAND_MAX来得到0到1之间的浮点数,再缩放。 然后,可能需要指出rand的缺点,比如伪随机性,周期性重复的问题。还有C++11之后推荐使用<random>库中的更强大的工具,比如mt19937引擎和各种分布类,这样更灵活和高质量。 还要注意语法正确,比如示例代码中的$符号需要用行内公式格式,比如srand函数需要传入种子参数。同时,可能需要提醒用户不要忘记包含必要的头文件,比如<ctime>用于time函数。 最后,结构要清晰,分点说明基本用法、范围控制、播种方法、缺点,以及替代方案。确保用中文回答,行内公式正确,独立公式单独成段。</think>C++中的`rand`函数是标准库中用于生成伪随机数的函数,以下是逐步介绍: --- ### 1. **基本用法** - **头文件**:需包含`<cstdlib>` - **语法**:`int rand(void);` - **返回值**:返回`0`到`RAND_MAX`之间的整数(含两端)。`RAND_MAX`是编译器定义的常量,通常为`32767`(即$2^{15}-1$)。 ```cpp #include <iostream> #include <cstdlib> int main() { int random_num = rand(); std::cout << "随机数:" << random_num << std::endl; return 0; } ``` --- ### 2. **控制随机数范围** 通过取模运算限定范围,例如生成`[a, b]`区间的数: $$ \text{rand() \% (b - a + 1) + a} $$ ```cpp // 生成1~100的随机数 int num = rand() % 100 + 1; ``` --- ### 3. **播种随机数生成器** - **问题**:直接调用`rand()`会重复生成相同序列。 - **解决**:用`srand(seed)`设置种子(通常在程序启动时调用)。 - **常用种子**:当前时间`time(0)`(需包含`<ctime>`)。 ```cpp #include <ctime> int main() { srand(time(0)); // 播种 int num = rand() % 100; // ... } ``` --- ### 4. **局限性** - **伪随机性**:生成的序列由算法决定,播种相同则输出相同。 - **均匀性不足**:直接取模可能导致分布不均匀(尤其当范围接近`RAND_MAX`时)。 - **低质量随机性**:不适合加密或高精度模拟。 --- ### 5. **替代方案(C++11+)** C++11引入`<random>`库,提供更强大的工具: - **随机数引擎**(如`std::mt19937`,基于梅森旋转算法)。 - **分布类**(如`std::uniform_int_distribution`)。 ```cpp #include <random> int main() { std::random_device rd; // 硬件熵源 std::mt19937 gen(rd()); std::uniform_int_distribution<int> dist(1, 100); int num = dist(gen); // 高质量1~100随机数 } ``` --- ### 总结 - **适用场景**:`rand`适合简单需求(如游戏、教学演示)。 - **避免场景**:需要高质量或安全随机数时(改用`<random>`库)。 - **关键点**:始终结合`srand`播种,并理解其伪随机特性。
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