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Qt生成随机数的小示例

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简介：
本示例展示如何使用Qt框架在C++中生成随机数。通过简单的代码实现，帮助开发者快速掌握Qt中的随机数生成方法及其应用场景。 使用QT编写一个简单的生成随机数的小程序：点击按钮后，在主窗口的label上显示生成的随机数。

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  • Qt生成随机数的小示例
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    本示例展示如何使用Qt框架在C++中生成随机数。通过简单的代码实现，帮助开发者快速掌握Qt中的随机数生成方法及其应用场景。 使用QT编写一个简单的生成随机数的小程序：点击按钮后，在主窗口的label上显示生成的随机数。
     
  • C++随机数生成示例详解
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    本篇文章详细介绍了在C++中如何使用标准库函数来生成随机数，并提供了实用示例代码以帮助读者更好地理解和应用。 在C++编程中生成随机数是一项常见的任务，在模拟、游戏开发或测试等领域尤为常见。本段落将深入探讨如何在C++中生成0到N-1之间的等概率随机数，并提供两种不同的实现方法。 一种常见的做法是使用`srand`和`rand`函数，其中`srand`用于设置随机数种子，通常通过当前时间来确保每次程序运行时产生不同的序列。而`rand()`则返回一个在0至RAND_MAX（不包括RAND_MAX）之间的随机整数。然而，在需要特定范围内生成随机数时，直接使用`rand() % N`并不总是理想的选择，因为这可能导致某些数字出现的概率高于其他数字。这是由于RAND_MAX可能不是N的倍数，从而造成分布不均。 为了解决这个问题，我们可以采用以下策略： 1. **去除尾数**： 如果需要生成0到N-1之间的随机整数且N小于RAND_MAX+1，可以计算出RAND_MAX对N取模的结果R。随后不断生成新的随机数t直到它小于R，并使用`t % n`得到结果。这种方法确保了所有数字出现的概率相等。 ```cpp long myrandom1(long n) { long R = RAND_MAX - (RAND_MAX + 1) % n; long t = rand(); while (t > R) { t = rand(); } return t % n; } ``` 2. **分段抽样**： 当N大于RAND_MAX时，可以将区间[0, N-1]分成[N(RAND_MAX+1)]段。首先随机选择一个段，然后在该段内生成随机数。如果N不能被RAND_MAX + 1整除，则先以概率r/N选到余数部分，并在此范围内生成随机数。 ```cpp long myrandom2(long n) { long r = n % (RAND_MAX + 1); if (happened((double)r / n)) { // happened函数用于模拟概率事件，此处省略具体实现。 return n - r + myrandom(r); } else { return rand() + myrandom(n / (RAND_MAX + 1)) * (RAND_MAX + 1); } } ``` 此外，C++11引入了 `` 头文件，提供了更为强大且灵活的随机数生成器。我们可以使用`std::mt19937`（Mersenne Twister算法）和`std::uniform_int_distribution<> dis(0, N - 1)`来直接生成指定范围内的等概率随机整数。 ```cpp #include std::random_device rd; std::mt19937 gen(rd()); std::uniform_int_distribution<> dis(0, N - 1); long myrandom3(long N) { return dis(gen); } ``` 另一种方法是使用`std::random_shuffle`来打乱一个包含从0到N-1的向量，然后取第一个元素作为随机数。 ```cpp #include #include long myrandom4(long N) { std::vector vl(N); for (long i = 0; i < N; ++i) { vl[i] = i; } std::random_shuffle(vl.begin(), vl.end()); return vl.front(); } ``` 总结来说，生成C++中的等概率随机数可以通过多种方式实现，包括经典的`rand()`方法、去除尾数和分段抽样以及使用标准库的方法。每种方法都有其适用场景，开发者可以根据项目需求选择合适的方式进行应用。在实际开发中推荐优先考虑使用C++11及更高版本提供的随机数生成工具以获得更好的性能与可靠性。
     
  • C语言生成随机数示例分享
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    本篇文章详细介绍了如何在C语言中使用标准库函数来生成随机数，并提供了多个实用示例代码。适合初学者参考学习。 在C语言编程中生成随机数通常使用`rand()`函数。然而，请注意这并非真正的随机数发生器，而是基于初始“种子”值的伪随机序列产生器。每次运行程序若不改变这个初始化值，“rand()”所输出的数字序列将完全相同。 为了确保每一次启动程序时都能得到不同的随机数值，“srand(unsigned int seed)”函数用于设定生成这些随机数所需的种子。“time(NULL)”可提供一个基于当前时间的不可预测整数值，这能有效保证每次运行时都使用到不同“seed”值。例如： ```c srand((unsigned)time(NULL)); ``` `rand()`返回的是0至RAND_MAX之间的随机整数（RAND_MAX至少为32767）。若需在特定范围内生成随机数，则可通过取模运算实现，如： ```c int random_number = (rand() % (N + 1)); ``` 但当范围上限“N”是RAND_MAX的倍数时，上述方法可能造成某些数字被过度选择或完全遗漏。因此，在需要更均匀分布的情况下，可以采用以下方式调整取模操作： ```c int random_number = rand() % (N + 1) + 1; ``` 下面是一个程序示例：该程序旨在生成不重复的随机数数组，并在用户输入“q”时退出。首先使用`time(NULL)`初始化种子，然后循环读取用户提供的最大值（限制于1至39之间）。通过一个do...while循环确保所选数字既非8也非36且与之前产生的任何数字不重复；一旦找到符合条件的数，则将其加入数组中；否则减少计数值并重新尝试。最后显示生成的所有随机数，并提示用户继续输入新的最大值。 综上所述，理解`rand()`和`srand()`的工作原理以及如何正确设定种子对于确保程序能够产生不可预测且符合需求的伪随机序列至关重要。在实际编程实践中，我们常常需要根据具体应用来调整这些函数的使用方式，如限制输出范围、保证数值不重复等。
     
  • C语言生成随机数示例分享
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    本文档详细介绍了如何在C语言中使用标准库函数来生成伪随机数，并提供了具体的代码示例以供参考和实践。 这是一个自己用C写的不重复产生随机数的代码，且只有输入q才能退出程序。 代码如下： ```c #include #include #include #define MAX 100 int main(void) { int i, j, flag, num, a[MAX] = { 0 }, max; char ch; srand((unsigned)time(NULL)); printf(Please input max number<1>(q to quit): ); label: while ((scanf(%d, &max)) == 1) { if (getchar() != \n) { while(getchar()!=\n); continue; } for(i = 0; i < max;) { num = rand() % max + 1; flag = 0; for(j = 0; j <= i - 1; ++j) { if(num == a[j]) { flag++; } } if(flag == 0) { a[i++] = num; } } printf(Generated numbers: ); for(i = 0; i < max; ++i) printf(%d ,a[i]); printf(\n); printf(Please input max number<1>(q to quit): ); } return 0; } ``` 需要注意的是，为了使程序能够正确读取用户输入的`max`值并处理特殊情况（如非数字字符），我在代码中添加了一个额外的部分来处理可能的错误输入。同时，我修复了原始代码中的语法问题和逻辑缺陷，并进行了格式化以便于阅读。 这段重写后的代码保持了原有功能的同时提高了可读性和健壮性。
     
  • 随机数生成器小程序
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    随机数生成器小程序是一款便捷实用的小工具应用，用户可以轻松设定参数范围来快速生成所需的随机数值，适用于游戏、抽奖及各类需要随机数的场景。 这是一个生成随机数的小程序，可以将生成的数字导出为txt文件。同时支持一次性生成多个随机数。
     
  • MATLAB中生成各种随机数的方法及示例
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    本文章介绍了如何在MATLAB中使用不同的函数来生成各种类型的随机数，并提供了详细的代码示例。 在MATLAB中生成各种随机数的方法有很多，并且可以通过具体的例子来帮助理解这些方法的使用方式。例如，可以利用`rand`函数产生均匀分布的随机数，或者通过`randn`函数获得正态分布（高斯分布）的随机数值。此外还有其他一些专门用于特定类型数据或场景下的随机生成器可供选择和应用。
     
  • 生成不重复的指定随机数示例（可用）
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    本工具提供生成指定范围内不重复随机数的功能，适用于抽奖、游戏等多种场景，确保每次抽取的数字或编号均独一无二。 生成指定范围内的随机数且保证数字不重复的例子（解压后放到myeclipse即可使用）。
     
  • Python中random模块生成随机数的实例演示
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    本文章详细介绍了如何使用Python中的random模块来生成各种类型的随机数，并通过具体示例进行说明。适合初学者学习实践。 Python的随机生成数模块`random`是编程中的一个重要工具，它提供了多种类型的随机数生成函数，适用于各种场景，如模拟、统计计算以及游戏开发等。以下是该模块的一些主要功能及其使用方法。 1. **生成随机浮点数** 利用`random.random()`可以得到一个在0（含）到1（不含）之间的随机浮点数值。例如，这段代码可能输出类似0.787074152336951的结果： `print(random.random())` 2. **生成指定范围内的随机整数** 使用`random.randint(a, b)`可以得到一个在a（含）到b（含）之间的随机整数值。例如，执行命令`print(random.randint(1, 100))`将打印出介于1和100之间的一个随机整数。 3. **从列表中随机选择元素** 通过调用函数`random.choice(seq)`可以从非空序列或集合seq中选取一个随机的元素。例如，执行命令 `print(random.choice(list))` 会从列表 `[1, 2, 3, 4, 5]` 中随机挑选出一个并打印出来。 4. **打乱列表顺序** 函数`random.shuffle(lst)`可以将输入的list中的所有元素进行原地打乱，实现洗牌效果。比如执行命令 `random.shuffle(list)`, 则会把 `[1, 2, 3, 4, 5]` 的序列随机调整并打印出来。 除此之外，`random`模块还提供了一些其他功能： - **生成指定范围内的随机浮点数** 使用函数 `random.uniform(a, b)` 可以得到一个介于a和b（含）之间的随机浮点数值。 - **从集合中选择不重复的元素** 通过调用 `random.sample(population, k)`，可以从可迭代对象population里随机选取k个不同的元素，并返回一个新的列表。 - **生成指定范围内的随机整数** 函数`random.randrange(stop)`, 或者使用带有起始值和步长参数的形式如`random.randrange(start, stop[, step])`可以得到一个在特定范围内（含）的随机整数值。 此外，该模块还提供了多种概率分布相关的功能： - `random.gauss(mu, sigma)`：生成符合高斯（正态）分布特性的随机数。mu代表平均值而sigma是标准差。 - 其他常见的统计学分布还包括指数、对数正态、冯·米塞斯等，每个都通过特定的函数来实现如 `random.expovariate(lambd)`, `random.lognormvariate(mu, sigma)` 等。 这些功能使开发者能够轻松地处理各种随机性需求，在编写涉及随机性的算法或测试案例时非常有用。总之，`random`模块为Python编程提供了强大的支持工具来实现真实且多变的程序行为和结果。
     
  • Java 随机字符串数组生成示例详解
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    本文章详细介绍了如何在Java中使用随机函数生成包含随机字符串的数组，并进行了代码示例展示和解析。 本段落主要介绍了如何使用Java生成随机字符串数组，并利用Collections.sort()方法对泛型为String的List进行排序的相关资料。需要相关帮助的朋友可以参考这些内容。
     
  • Python生成随机红包示例代码
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    本段代码提供了使用Python语言生成模拟随机分配金额的红包功能，适用于学习或趣味性编程项目。 假设红包金额为money，数量是num，并且要求 money >= num * 0.01。 原理如下：从1到money*100的整数集合中随机抽取num-1个不同的数字，然后对这些数字进行排序，在排序后的序列前面插入0，在后面插入money*100。这样就得到了一个新的有序数组，用于确定每个红包的具体金额范围。 具体实现为： ```python import random def redbags(money, num=10): choice = random.sample(range(1, money * 100 + 1), num - 1) choice.sort() # 插入边界值 choice.insert(0, 0) choice.append(money * 100) # 计算红包金额列表 red_packets = [(choice[i] - choice[i-1]) / 100 for i in range(1, num)] return red_packets # 示例调用 money = 5.0 # 总金额为5元 num = 8 # 红包个数为8个 result = redbags(money, num) print(result) # 输出结果是每个红包的金额列表 ``` 上述代码中，`random.sample()`函数用于从指定范围内选取随机不重复的整数值。通过计算相邻元素之差可以得到各个独立的小额红包的具体数额（以元为单位），并确保总和等于初始设定的money值。 在使用时，可以从生成的结果数组中随机选择一个金额作为领取到的红包价值。