C++中生成随机数推荐使用头文件，如std::mt19937引擎配合std::uniform_int_distribution生成指定范围整数，避免rand()的低位偏态和周期性问题，提升随机质量与灵活性。
在C++中生成随机数，常用的方法有两种：使用旧的 rand() 函数 和 更现代、更推荐的
使用 rand() 函数（传统方法）
这是C语言遗留下来的方式，在C++中仍可使用，但不推荐用于高质量随机需求。
头文件：#include步骤：
- 调用 srand() 设置随机种子，通常用 time(0) 保证每次运行结果不同
- 使用 rand() 生成一个 0 到 RAND_MAX 之间的整数
- 通过取模运算得到指定范围内的数
示例代码：
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#include#include #include int main() { srand(time(0)); // 设置种子 int random_num = rand() % 100; // 生成 0-99 的随机数 std::cout << random_num << std::endl; return 0; }
注意： 如果不调用 srand()，每次程序运行都会得到相同的“随机”序列。
使用 头文件（现代C++推荐方式）
C++11 引入了功能强大且灵活的随机数库，能生成更高质量的随机数，并支持多种分布（均匀、正态等）。
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关键组件：
- 引擎（Engine）： 如 std::mt19937，基于梅森旋转算法，质量高
- 分布（Distribution）： 定义随机数的范围和分布类型，如 std::uniform_int_distribution
示例：生成 1 到 100 的随机整数
#include#include int main() { std::random_device rd; // 真实随机设备，用于生成种子 std::mt19937 gen(rd()); // 随机数引擎 std::uniform_int_distribution dis(1, 100); // 分布范围 int random_num = dis(gen); std::cout << random_num << std::endl; return 0; }
优点：
- 随机性更好，避免 rand() 的低位周期问题
- 可控制范围更精确（比如不会像 % 出现偏态）
- 支持浮点数、正态分布等多种需求
常见用途示例
生成随机浮点数（0.0 到 1.0）：
std::uniform_real_distributiondis(0.0, 1.0); double random_float = dis(gen);
固定种子用于调试：
std::mt19937 gen(42); // 固定种子，每次结果相同，便于测试
基本上就这些。日常开发建议使用
