C++产生随机数的几种方法小结

目录

• 使用cstdlib库
• 1）使用srand()撒一个种子
• 2）使用rand()产生随机数
• 3）控制随机数范围
• 4）示例代码
• 使用random库：c++11 random library
• 随机数引擎类
• 随机数分布类
• uandroidniform_int_distribution：产生均匀分布的整数
• uniform_real_distribution：产生均匀分布的实数
• normal_distribution：产生正态分布的实数
• bernoulli_distribution：生成二项分布的布尔值

使用cstdlib库

C++11之前，C和C++都用相同的方法来产生随机数（伪随机数），即rand()函数，用法如下：

1）使用srand()撒一个种子

功能：初始化随机数发生器

用法：void srand(unsigned int seed)

2）使用rand()产生随机数

功能：随机数发生器

用法：int rand(void)

3）控制随机数范围

要取得 [a,b) 的随机整数，使用 (rand() % (b-a))+ a;

要取得 [a,b] 的随机整数，使用 (rand() % (b-a+1))+ a;

要取得 (a,b] 的随机整数，使用 (rand() % (b-a))+ a + 1;

** 参考：C++ rand 与 srand 的用法

4）示例代码

#include <IOStream>
#include <ctime>
#include <cstdlib>
 
int getRand(int min, int max);
 
int main() {
 
    srand(time(0));
 
    for (int i=0; i<10; i++) {
        int r = getRand(2,20);
        std::cout << r << std::endl;
    }
 
    return 0;
}
 
// 左闭右闭区间
int getRand(int min, int max) {
    return ( rand() % (max - min + 1) ) + min ;
}

使用random库：c++11 random library

C++11之前，无论是C，还是C++都使用相同方式的来生成随机数，而在C++11中提供了随机数库，包括随机数引擎类、随机数分布类，简介如下：

随机数引擎类

一般使用 default_random_engine 类，产生随机非负数（不推荐直接使用）

直接使用时：

#include <iostream>
#include <ctime>
#include <random>
 
int main() {
 
    std::default_random_engine e;
    e.seed(time(0));
 
    for (int i=0; i<10; i++) {
        std::cout << e() << std::endl;
    }
 
    return 0;
}

输出结果：

16807

282475249http://www.devze.com

1622650073

984943658

1144108930

470211272

101027544

1457850878

1458777923

2007237709

随机数分布类

uniform_int_distribution：产生均匀分布的整数

示例代码：

#include <iostream>
#include <ctime>
#include <random>
 
int main() {
 
    std::default_random_engine e;
    std::uniform_int_distribution<int>编程客栈 u(2,20); // 左闭右闭区间
    e.seed(time(0));
 
    for (int i=0; i<10; i++) {
        std::cout << u(e) << std::endl;
    }
 
    return 0;
}

输出结果：

4

5

16

17

15

17

6

10

13

13

uniform_real_distribution：产生均匀分布的实数

#include <iostream>
#include <ctime>
#include <random>
 
int main() {
 
    std::default_random_engine e;
    std::uniform_real_distribution<double> u(1.5,19.5); // 左闭右闭区间
    e.seed(开发者_Python学习time(0));
 
    for (int i=0; i<10; i++) {
        std::cout << u(e) << std::endl;
    }
 
    return 0;
}

输出结果：

11.9673

2.29179

9.82668

9.82764

10.2394

13.8324

2.95336

9.72177

16.5145

12.1421

normal_distribution：产生正态分布的实数

示例代码：

#include <iostream>
#include <ctime>
#include <random>
 
int main() {
 
    std::default_random_engine e;
    std::norm编程客栈al_distribution<double> u(0,1); // 均值为0，标准差为1
    e.seed(time(0));
 
    for (int i=0; i<10; i++) {
        std::cout << u(e) << std::endl;
  javascript  }
 
    return 0;
}

输出结果：

0.390995

-0.680137

-1.02953

-0.53243

0.375886

-0.19804

-0.796159

0.837714

0.899632

2.06609

bernoulli_distribution：生成二项分布的布尔值

#include <iostream>
#include <ctime>
#include <random>
 
int main() {
 
    std::default_random_engine e;
    std::bernoulli_distribution u(0.8); // 生成1的概率为0.8
    e.seed(time(0));
 
    for (int i=0; i<10; i++) {
        std::cout << u(e) << std::endl;
    }
 
    return 0;
}

输出结果：

1

0

1

1

1

1

1

1

1

1

参考：C++11新特性(75)-随机数库(Random Number Library)

到此这篇关于C++产生随机数的几种方法小结的文章就介绍到这了,更多相关C++产生随机数内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！