C++中的随机数生成

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发布时间：2023-08-22 12:10:51

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c++中的随机数生成

随机数生成是计算机编程中重要的一环。在C++编程中，随机数也是很常见的，可以用于模拟数据、生成测试数据、游戏开发等方面。本文将介绍C++语言中的几种随机数生成方法。

伪随机数生成

伪随机数生成算法是大多数程序中使用的随机数生成方法，它并不是真正的随机数，是通过一定的数学算法生成的伪随机数。在C++中，可以使用rand函数生成伪随机数。

rand函数定义在stdlib.h头文件中。它返回一个int类型的随机数，范围在0到RAND_MAX之间，RAND_MAX定义在stdlib.h头文件中，其值通常为32767。

示例代码：

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#include 
#include 
#include 
using namespace std;

int main()
{
    // 设置随机数种子
    srand(time(0));
    
    // 生成10个随机数
    for(int i = 0; i < 10; i++)
    {
        cout << rand() << endl;
    }
    
    return 0;
}

上述代码中，使用srand函数设置随机数种子，time(0)可以获取当前时间的秒数，从而使每次运行程序的结果都不同。然后使用for循环生成10个随机数，并输出到屏幕上。

需要注意的是，每次调用rand函数时，它会返回一个唯一的随机数，但是如果是多次调用，之间的随机数会存在某种程度的相关性。因此，在使用rand函数生成大量随机数时，需要使用其他方式进行混淆处理。

真随机数生成

真随机数是指通过物理现象来生成的随机数，比如可以通过硬件设备采集地震波数据或者光电特性等，但这些硬件设备都是十分昂贵的，对于绝大部分应用程序而言，使用伪随机数生成算法已经够用了。

但是有些需要高安全随机数的应用场景，为了保护数据的安全性和保密性，需要使用真随机数。在这种情况下，可以使用外部设备来提供真随机数。例如，可以通过摇骰子、掷硬币、抽签等方式生成真随机数，但这种方式不仅效率低下，且产生的随机数种类有限。

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更常见的方法是通过一个称为随机数生成器(RNG)的物理设备来生成真随机数。它通过收集无法预测的物理过程或者数学程序来生成随机数，同时还能提供一些额外的安全特性。但是，使用真随机数生成器的成本比使用伪随机数生成算法要高得多。

C++ 11中的随机数生成

C++ 11提供了一个新的随机数库，包括两个部分：一是伪随机数生成器，包括多个算法可以较好地满足各种应用场景的需求，二是真随机数生成器，它可以访问系统特殊生成的硬件设施并返回真正的随机数。

C++ 11中的随机数生成库包括：

minstd_rand0：线性同余发生器
minstd_rand：改进后的线性同余发生器
mt19937：Mersenne Twister 19937生成器，性能较好，运行时间较长
mt19937_64：Mersenne Twister 19937生成器，返回64位整数
ranlux24_base：LUX（level, uniform, eXcellent）发生器，运行速度快，质量高
ranlux48_base：LUX（level, uniform, eXcellent）发生器，返回48位整数，运行速度快，质量高
knuth_b：Knuth-B（T, P）发生器，生成不同于标准的随机性序列，质量较高

使用C++ 11中的随机数生成库时，需要包含头文件random，并可以使用uniform_int_distribution和uniform_real_distribution函数来控制随机数的范围和类型。

示例代码：

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#include 
#include 

using namespace std;

int main()
{
    // 以当前时间作为种子
    default_random_engine engine(time(nullptr));
    
    // uniform_int_distribution：以等概率生成min到max范围内的整数
    uniform_int_distribution distribution(0, 100);
    cout << distribution(engine) << endl;
    
    // uniform_real_distribution：以等概率生成min到max范围内的浮点数
    uniform_real_distribution r_distribution(0, 100);
    cout << r_distribution(engine) << endl;

    return 0;
}

上述代码中，使用default_random_engine来生成随机数种子，并在uniform_int_distribution和uniform_real_distribution中分别指定了生成的整数和浮点数随机数的范围。最后通过调用engine函数来生成随机数。