模擬演算法：模擬整個過程，通過改變量學中模型的各種引數，進而觀察變更這些引數所引起過程狀態的變化。
演算法思路：使用隨機函式來模擬自然界中發生的不可**情況。（srand() 和 rand()函式生成隨機數）
模擬演算法也就是將整個過程完完整整的走一遍，題目怎麼敘述的，程式就怎麼執行。
例項一：
猜數字計算機隨機生成乙個1-100的整數，使用者猜測，每次猜測給出不同的提示。
**：
#include #include #include using namespace std;
int main()
else if (guess < num)
}while(guess != num);
count++;
cout << "猜中了！\n";
cout << "共猜了 " << count << " 次\n";
return 0;
}
例項二：模擬擲骰子遊戲
由使用者自己輸入參與人數和骰子的個數，然後計算機隨機生成每一粒骰子的點數然後統計每個人的點數。
**：
#include#include#includeusing namespace std;
void play(int n);
void play(int n)
{ int i,m=0,t=0;
for(i=0; i> people;
if(people == 0) break;
cout << "請輸入骰子的數量:";
cin >> numbers;
if(numbers == 0) break;
for(int i=0; i執行結果：
注：c++產生隨機數的用法
1) 給srand()提供乙個種子，它是乙個unsigned int型別；
2) 呼叫rand()，它會根據提供給srand()的種子值返回乙個隨機數(在0到rand_max之間)；
3) 根據需要多次呼叫rand()，從而不間斷地得到新的隨機數；
4) 無論什麼時候，都可以給srand()提供乙個新的種子，從而進一步「隨機化」rand()的輸出結果。
產生一定範圍隨機數的通用表示公式
要取得[a,b)的隨機整數，使用(rand() % (b-a))+ a;
要取得[a,b]的隨機整數，使用(rand() % (b-a+1))+ a;
要取得(a,b]的隨機整數，使用(rand() % (b-a))+ a + 1;
通用公式:a + rand() % n；其中的a是起始值，n是整數的範圍。
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