一、c++ random函数
c++中提供的random库是一个伪随机数生成器。伪随机数是指,虽然不是真正随机生成的,但是具有随机数的特征。random库中包含两个主要的类:
1. std::linear_congruential_engine:线性同余发生器,该发生器可以生成最简单、最频繁的伪随机数。具体实现方式是通过给定一个公式,生成下一次的随机数。 2. std::mersenne_twister_engine: 梅森旋转发生器,其生成的伪随机数与线性同余发生器相比具有更高的随机性和更长的周期。(梅森旋转发生器曾在Mersenne Prime搜索中使用)
这两个类都是模板类,需要通过参数指定随机数的类型。
二、c++ random.value取值范围
random类中的生成的随机数取值范围是在闭区间[0, max()]之间的整数,其中,max()是随机数生成器可以生成的最大值。对于大多数情况下,实现中的最大值都是固定的。
三、c++ random头文件
使用c++ random库,需要引入头文件random。
#include <random>
四、c++ random浮点数
如果需要生成外部取值范围的随机数,需要进行一定的格式化和类型转换。有两种方式:
1. (double)rand() / RAND_MAX 2. uniform_real_distribution函数
uniform_real_distribution有两个参数,一个是均匀分布的起始值,一个时结束值。
std::default_random_engine rand_gen; std::uniform_real_distribution<double> value(-10.0 , 10.0); double a = value(rand_gen);
五、c++ random函数用法
以下是一个示例程序,演示了c++ random库的基本用法:
#include <iostream> #include <random> using namespace std; int main() { std::default_random_engine rand_gen; std::uniform_int_distribution<> distrib(0, 10); for (int i = 0; i < 10; ++i) { cout << distrib(rand_gen) << " "; } cout << endl; return 0; }
六、c++ random函数限制范围
c++ random的生成随机数的范围是可以通过指定相应的分布函数来实现,比如: uniform_int_distribution 生成整数分布(下面的代码生成1到10的整数分布); uniform_real_distribution生成实数分布。
std::default_random_engine rand_gen; std::uniform_int_distribution<int> distrib(1, 10); for (int i = 0; i < 10; ++i) { cout << distrib(rand_gen) << " "; } cout << endl;
七、c++ random的用法
c++ random库还包含了很多其他的随机分布函数,例如binomial_distribution、normal_distribution等等,可以根据实际需要选择对应的函数使用。
以下是使用normal_distribution生成正态分布的示例代码:
std::default_random_engine rand_gen; std::normal_distribution<double> distrib(0.0 , 2.0); for (int i = 0; i < 10; ++i) { cout << distrib(rand_gen) << " "; } cout << endl;
八、c++ randomize函数
c++ randomize函数是一个初始化函数,用于获取更长的随机序列。使用方式如下示例:
std::random_device rd; std::default_random_engine rand_gen(rd()); std::uniform_int_distribution<int> distrib(1, 10); for (int i = 0; i < 10; ++i) { cout << distrib(rand_gen) << " "; } cout << endl;
九、c++ random不能使用/无法使用
需要注意,random库里面的所有函数,不要用在要求高精度随机数的地方,因为这些函数都是伪随机数而不是真正随机数。在数据加密和密钥生成时,更应该使用更强的随机数生成器,例如sodium库中的随机数函数。