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C++高效随机数生成器

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简介：
C++高效随机数生成器是一款专为C++编程语言设计的高性能随机数生成工具，它能够快速、准确地产生各种分布下的伪随机数。 在计算旅行商问题中的欧几里得距离时，我试图使用 3-opt 算法来交换某些节点；因为大多情况下我有大约超过500个节点，需要随机地选择至少13的节点进行交换。 所以我需要一个快速产生随机数的函数（标准函数rand()太慢了）。不需要多么巧妙，差不多行了。 注：忘了说，无法使用除了标准库（比如 STL, iostream 等）以外的库。其他人的答案提到了 Marsaglia 的 Xorshift 算法，但是没人贴代码。

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  • C++高效随机数生成器
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    C++高效随机数生成器是一款专为C++编程语言设计的高性能随机数生成工具，它能够快速、准确地产生各种分布下的伪随机数。 在计算旅行商问题中的欧几里得距离时，我试图使用 3-opt 算法来交换某些节点；因为大多情况下我有大约超过500个节点，需要随机地选择至少13的节点进行交换。 所以我需要一个快速产生随机数的函数（标准函数rand()太慢了）。不需要多么巧妙，差不多行了。 注：忘了说，无法使用除了标准库（比如 STL, iostream 等）以外的库。其他人的答案提到了 Marsaglia 的 Xorshift 算法，但是没人贴代码。
     
  • 五种随机数生成器-C++与MATLAB代码(1)_随机生成器_
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    本文介绍了五种不同的随机数生成算法，并提供了相应的C++和MATLAB实现代码，帮助读者理解和应用这些基本但重要的随机数生成技术。 在编程与科学计算领域里，随机数生成是至关重要的环节，在模拟、统计分析及机器学习等方面尤为突出。本资源提供了五种不同的随机数发生器实现方式，并用C++和MATLAB两种语言编写。 1. **平方取中法（Midpoint Square Method）** 平方取中法是一种简单但精度较低的随机数生成方法，基于大整数平方后截取中间部分作为新的随机数值。这种算法产生的序列通常分布不均匀，适用于对随机性要求不是非常高的场景。 2. **乘积取中法（Multiplicative Congruential Method）** 该方法是线性同余发生器的一种形式，是最常见的伪随机数生成方式之一。其核心公式为`Xn+1 = (a * Xn + c) mod m`，其中`a`, `c`, `m`为预设常量值，而`Xn`和`Xn+1`分别代表前一次及本次产生的随机数值。选取恰当的参数组合可以显著提高生成序列的质量。 3. **Mersenne Twister** Mersenne Twister是一种高性能伪随机数发生器，以其超长周期（2^19937-1）和优异统计特性著称。该算法由Matsumoto与Nishimura于1997年提出，几乎消除了线性复杂度的问题，在各类软件中得到广泛应用。 4. **ISAAC (Indirection, Shift, Add, XOR, and Count)** ISAAC是一种兼顾速度和质量的加密强度伪随机数发生器。它通过一系列位操作（如移位、异或及加法）生成高质量的随机序列，适用于需要大量高效且安全随机数的应用场景。 5. **PCG (Permuted Congruential Generator)** PCG结合了乘积取中法的简单性和Mersenne Twister的强大性能。通过精心设计的线性变换和周期调整机制，能够提供优秀的随机性质与快速生成速度。 在C++语言环境下，标准库``提供了多种内置随机数发生器选项（如`std::default_random_engine`, `std::mt19937`)；而在MATLAB中，则可以通过使用内置函数(`rand, randn)`或自定义实现来满足不同的需求。 掌握这些随机数生成器的原理与应用方法，对于编写高效且可靠的模拟程序及进行数据分析非常重要。通过比较不同算法在性能和随机性上的表现，可以帮助我们根据实际应用场景选择最合适的工具。提供的代码示例展示了如何使用C++和MATLAB分别实现上述算法，这对于学习和实践随机数生成技术非常有帮助。
     
  • Verilog生成高斯随机数
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    本项目专注于利用Verilog硬件描述语言设计并实现高效的高斯随机数发生器，适用于模拟、测试及各类需要随机性输入的应用场景。 通过使用移位寄存器生成均匀随机数，并利用Box-Muller方法产生高斯随机数。
     
  • C#中生成随机数
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    本文章介绍了在C#编程语言中如何生成随机数的方法与技巧，包括使用Random类和System.Security.Cryptography命名空间中的方法来创建高质量随机数。 生成随机数。
     
  • C++中生成随机数
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    在C++编程语言中，生成随机数是常见的任务之一。本文将介绍如何使用标准库中的头文件来创建和使用随机数引擎以及分布对象，从而产生高质量的伪随机数序列。 在C++编程语言中生成随机数是一项基本且重要的任务，在模拟、游戏开发以及数据分析等领域有着广泛应用。本段落将深入探讨如何使用C++来生成随机数，并提供相应的代码示例。 C++标准库提供了``（适用于C++98）和``（适用于C++11及其后续版本）两个头文件，用于支持不同的随机数生成需求。在早期的C++98标准中，我们通常使用`rand()`函数来获取一个介于0至RAND_MAX之间的随机整数值，并用`srand()`函数设置种子值以确保每次程序运行时产生不同序列的伪随机数字。 ```cpp #include #include int main() { srand(time(0)); // 使用当前时间作为随机数种子，保证每次运行结果的不同性 int random_integer = rand(); // 生成一个介于0至RAND_MAX之间的随机整数值 std::cout << Random Integer: << random_integer << std::endl; return 0; } ``` 然而，`rand()`和`srand()`的功能较为基础且有限制。例如它们无法直接支持特定区间内的随机数生成或浮点型随机值的产生。 为了在C++11及以后版本中更灵活地使用随机数功能，引入了新的库——``。这个库提供了更多自定义选项和强大的特性，如可以创建基于Mersenne Twister算法（通过`std::mt19937`类实现）的高质量伪随机数生成器，并能够轻松指定所期望的数据分布类型。 ```cpp #include #include int main() { std::random_device rd; // 获取硬件提供的真随机种子值 std::mt19937 gen(rd()); // 使用该设备的输出作为`std::mt19937`引擎的种子 std::uniform_int_distribution<> dis(1, 100); // 创建一个指定范围为[1, 100]内的均匀整数分布 int random_integer = dis(gen); std::cout << Random Integer: << random_integer << std::endl; std::uniform_real_distribution<> dis_float(0.0, 1.0); // 创建一个指定范围为[0.0, 1.0)的均匀实数分布 double random_float = dis_float(gen); std::cout << Random Float: << random_float << std::endl; return 0; } ``` 此外，``库还提供了其他种类的概率分布类如正态分布（通过`std::normal_distribution<>`实现）和泊松分布（使用`std::poisson_distribution<>`)等。 综上所述，在C++中生成随机数可以通过基础的`rand()`及`srand()`函数完成，但在更现代的标准版本下则推荐利用功能更为强大且灵活的``库来满足更多样化的需求。无论是初学者还是经验丰富的开发者都应该熟悉这些工具以便于编写出高效和具备随机性的程序代码。
     
  • 基于FPGA的高斯随机数生成器
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    本项目设计并实现了一种基于FPGA的高斯随机数生成器，采用硬件描述语言编程，在可重构硬件平台上高效产生符合高斯分布的随机数序列。 在电子设计自动化（EDA）领域特别是数字信号处理与通信系统的设计过程中，FPGA（Field-Programmable Gate Array）被广泛应用。高斯随机数生成是这些应用中的关键环节，因为它们有助于模拟真实现象、进行蒙特卡洛仿真以及信道建模等任务。 本主题将深入探讨如何在FPGA上实现基于Box-Muller变换的高斯随机数生成器。Box-Muller变换是一种用于从均匀分布中产生标准正态分布（即高斯分布）的有效方法，其具体步骤如下： 1. **生成均匀分布随机数**：首先需要一个机制来生成[0, 1)区间内的均匀分布随机数，在FPGA上实现这一功能通常使用线性同余法或Mersenne Twister等高效的算法。 2. **转换为极坐标系**：选取两个独立的均匀分布随机变量u1和u2，将其视为直角坐标中的点(x, y)，再转化为极坐标形式(r, θ)。其中r = √(-2ln(u1))，θ = 2πu2。 3. **生成高斯随机数**：利用上述转换过程得到的r与θ值，可以计算出两个独立的标准正态分布随机变量Z1和Z2。具体来说，Z1=rcos(θ)， Z2=rsin(θ)。这是因为根据极坐标的特点以及概率论中的性质，r²符合指数分布而θ均匀分布在[0, 2π]区间内。 在Verilog语言中实现Box-Muller变换时需要处理浮点运算问题，但由于FPGA硬件通常不支持浮点单元，因此可采用定点数表示法进行近似计算。这会引入舍入误差和精度控制的问题。`gwnseq.v` 文件很可能包含了生成均匀分布随机数的逻辑与Box-Muller变换的具体实现。 实际应用中为了提高效率并减少资源消耗，可能需要对算法进一步优化，比如通过预先计算某些常数值或采用快速幂算法来加速运算过程。此外还需关注随机序列的伪随机性和独立性问题，防止长时间运行时出现模式重复现象。 综上所述，在FPGA平台上实现高斯随机数生成器利用了Box-Muller变换方法将均匀分布转换为正态分布的过程。这涉及到Verilog编程以及对浮点运算进行定点近似处理的技术细节。`gwnseq.v` 文件则包含了具体的Verilog代码实现，这对于需要大量并行生成高斯随机数的应用场景（如通信系统仿真和物理建模）具有重要意义。
     
  • Java-随机数生成器
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    Java-随机数生成器简介：介绍如何在Java编程语言中使用内置类库来创建和操作随机数。包括Random类的基本用法及应用场景。 Java 中生成随机数有三种方法：一是使用 `Math.random()` 方法；二是利用 `System.currentTimeMillis()` 获取当前时间的毫秒值；三是采用 `Random` 类。 第一种常用的方法是通过调用 `Math.random()` 来获取0到1之间的一个双精度浮点型小数，然后可以将其转换为整数值。例如：可以通过 `Math.random()` 方法直接生成一个 0 到 1 之间的16位小数，并使用强制类型转换成整数来获得所需的随机数字。 第二种方法是通过 `System.currentTimeMillis()` 获取当前时间的毫秒值，这种方法实际上提供了一个基于时间的时间戳函数，可以用来生成随机数值。
     
  • 不用Math.random的方法生成随机数（随机数生成器）
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    本文章介绍了一种不依赖于Math.random方法实现随机数生成的技术方案，提供了一个新颖的随机数生成器的设计思路和具体实现。 现代计算机运行速度快，在主线程等待一定毫秒数期间，其他线程会执行`run`方法中的`while`循环，并且通常会执行数十万次。因此，不调用`Math.random()`方法也可以产生随机数。
     
  • C#中的随机数生成
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    本文探讨了在C#编程语言中如何生成随机数的方法和技巧，包括使用Random类和System.Security.Cryptography命名空间来实现安全的随机数值。 本段落介绍了多种获取随机数的方法，适合初学者与中级学者学习使用，并提供了方法、实例及源码供读者直接下载应用。