C++随机数生成示例详解

简介：
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。