C++中推荐使用生成随机数。首先初始化随机设备和梅森旋转引擎，再定义分布范围，如1~100的整数或0.0~1.0的浮点数，最后通过引擎生成高质量随机数，避免rand()的偏差问题。
在 C++ 中生成随机数，主要有两种方式：使用传统的 rand() 函数和现代的
使用 rand() 生成随机数
rand() 来自
为了获得不同的随机序列，需要配合 srand() 设置种子，一般用当前时间作为种子。
- 包含头文件：#include
和 #include - 调用 srand(time(0)) 初始化随机种子
- 调用 rand() 获取随机数
示例代码：
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#include iostream>#include
#include
int main() {
srand(time(0)); // 设置种子
int random_num = rand(); // 生成随机数
std::cout
// 生成 1~100 之间的随机数
int range_random = rand() % 100 + 1;
std::cout
return 0;
}
注意： rand() % N 会产生分布偏差，尤其当 N 接近 RAND_MAX 时。而且 rand() 的随机质量不高，不适用于对随机性要求高的场景。
使用 生成高质量随机数
C++11 引入了
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- 引擎负责生成底层随机比特流，常用的是梅森旋转算法 std::mt19937
- 分布控制随机数的范围和分布类型（均匀、正态等）
示例：生成 1~100 的随机整数
#include#include
int main() {
// 创建随机数引擎，使用随机种子
std::random_device rd; // 真实随机设备，用于种子
std::mt19937 gen(rd()); // 梅森旋转引擎
// 定义分布：1 到 100 的均匀整数分布
std::uniform_int_distribution
// 生成随机数
int random_num = dis(gen);
std::cout
return 0;
}
如果不需要高安全性，也可以用 time(0) 做种子：
std::mt19937 gen(static_cast常见应用场景与建议
对于浮点随机数，可使用 std::uniform_real_distribution
建议：
- 避免重复创建引擎和分布对象，可将其定义为静态或类成员
- 在多线程环境中，每个线程应使用独立的随机引擎实例
- 优先使用
而非 rand()，尤其在模拟、游戏、密码学相关场景
基本上就这些。C++ 的
