C c 11中的隨機數 random

在 c++ 程式中，在新標準出現之前，c 和 c++ 都依賴乙個簡單的 c 庫函式rand來生成隨機數，但是，這個函式生成的是均勻分布的偽隨機數，每個隨機數的範圍在 0 和乙個系統相關的最大值（至少為 32767）之間。

rand函式有一些問題：即使不是大多數，也有很多程式需要不通範圍的隨機數。一些應用需要隨機浮點數。一些程式需要非均勻分布的隨機數。而在編寫程式為了解決這些通常會轉換rand生成的隨機數的範圍、型別或者是分布時，常常會引入非隨機性。

在 c++ 11 標準中，定義在標頭檔案random中的隨機數庫通過一組協作的類來解決這些問題，主要用到的是兩個類：

其中，乙個引擎類可以生成unsigned隨機數列，乙個分布使用乙個引擎類生成指定型別的，在給定範圍內的，服從指定概率分布的隨機數。

隨機數引擎是函式物件類，他們定義了乙個呼叫運算子，該運算子不接受引數並返回乙個隨機的unsigned整數。我們可以通過呼叫乙個隨機數引擎物件來生成原始隨機數。

default_random_engine e;    // 生成隨機無符號數

for(size_t i=0; i<10; i++)
// e() 「呼叫」物件來生成下乙個隨機數
cout << e()
《在上面這幾行的**中，定義了乙個名為e的default_random_engine的物件。在 for 迴圈內，我們呼叫物件 e 來獲得下乙個隨機數。
為了得到乙個在指定範圍內的數，我們一用乙個分布型別的物件：
//生成 0 到 9 之間（包含）均勻分布的隨機數

uniform_int_distribution u(0,9);
default_random_engine e;    // 生成無符號隨機整數
for (size_t i =0;i<10; i++)
// 將 u 作為隨機數源
// 每個呼叫返回在指定範圍內並服從均勻分布的值
cout
<" ";
cout
<< endl;

0 1 7 4 5 2 0 6 6 9

上面的程式中，我們將u定義為uniform_int_distribution。這種型別生成均勻分布的unsigned值。當我們定義乙個這種型別的物件時，可以提供想要的最小值和最大值。在上面這段**中，u(0,9)表示我們希望得到 0 到 9 之間（包含）的數。隨機數分布類會使用包含的範圍，從而我們可以得到給定整形的每個可能值。

類似引擎型別，分布型別也是函式物件類。分布型別定義了乙個呼叫運算子，它接受乙個隨機數引擎作為引數。分布物件使用它的引擎引數生成隨機數，並將其對映到指定的分布。

傳遞給分布物件的是引擎物件本身，也就是u(e)，如果我們將呼叫寫為u(e())，含義就變為將e生成的下乙個值傳遞給u，這會導致乙個編譯錯誤。我們傳遞的是引擎本身，而不是他生成的下乙個值，原因是某些分布可能需要呼叫引擎多次才能得到乙個值。

隨機數發生器有乙個特性，也就是即使生成的樹看起來是隨機的，但是對於乙個給定的發生器，每次執行程式它都會返回相同的數值串行。序列不變這一事實在除錯的時候十分有用，但是另一方面，使用隨機數發生器的程式也必須考慮到這一特性。

下面介紹乙個例子，需要乙個函式生成乙個 vector，包含 100 個均勻分布在 0 到 9 之間的隨機數。一種錯誤的方法是使用下面的**：

vector

bad_randvec()
// 但是 每次呼叫這個函式都會返回相同的 vector
vector
v1(bad_randvec());
vector
v2(bad_randvec());
// 將會列印輸出 equal
cout
<< ((v1==v2) ? "equal" : "not equal") << endl;

正確的定義方法是將引擎和關聯的分布物件定義為 static 的：

vector

good_randvec()

注意，乙個給定的隨機數發生器已知會生成相同的隨機數序列。乙個函式如果定義了區域性的隨機數發生器，應該將其（包括引擎和分布物件）定義為static的。否則，每次呼叫函式都會生成相同的序列。

隨機數發生器會生成相同的隨機數序列這一特性在除錯中很有用。但是，一旦我們的程式除錯完畢，我們通常希望每次執行程式都會生成不同的隨機結果，可以通過提供乙個種子(seed)來達到這個目的。種子就是乙個數值，殷勤可以利用它從序列中乙個新位置重新開始生成隨機數。

為引擎設定種子有兩種方式：

// 幾乎肯定是生成隨機整數 vector 的錯誤方法

// 每次呼叫這個函式都會生成相同的 100 個數
default_random_engine e1;       // 使用預設種子
default_random_engine e2(2147483646);       // 使用給定的種子值
// e3 和 e4 將會生成相同的序列，因為他們使用了相同的種子
default_random_engine e3;
e3.seed(32767);             //呼叫 seed 設定為乙個新種子值
default_random_engine e4(32767);    // 將種子值設定為 32767
for(size_t i = 0;i != 10; i++)
{if (e1() == e2())
cout
<<"unseeded match at iteeration: "
cout
<<"seeded differs at itertion: "
程式常常需要乙個隨機浮點數源。特別是程式經常需要 0 到 1 之間的隨機數。
可一定以乙個uniform_real_distribution型別的物件，並讓標準庫來處理從隨機整數到隨機浮點數的對映。與處理uniform_int_distribution一樣，在定義物件時，我們指定最小值和最大值。
default_random_engine e;        // 生成無符號隨機整數

// 0 到 1 （包含）的均勻分布
uniform_real_distributionu(0,1);
for(size_t i =0;i<10;i++)
cout
<" ";
cout
《此外，當我們對分布函式不指定預設生成的型別引數時，程式會自動賦予乙個型別，生成浮點值得分布型別預設生成double型別，生成整型值的分布型別預設生成int型別，如下：
uniform_real_distribution<>u(-1,1); // 預設生成 double 值
除了生成上面的均勻分布，c++ 11 還規定了可以生成 20 種不同的分布型別，比如 均勻分布uniform，正態分佈normal，二項分布binomial，泊松分布poisson，學生分布 student 等等，相關函式可以檢視相應的函式（具體可以參考 c++ primer 781頁）。
				
C  11 Random庫隨機數
下面 演示使用c 11的random庫進行隨機數的生成 include include using namespace std int main 初始化隨機種子 std mt19937 rng rng.seed std random device 建立乙個均勻分布，這個均勻分布可以等概率 隨機 生成...
				
C  11 Random庫隨機數
下面 演示使用c 11的random庫進行隨機數的生成 include include using namespace std int main 初始化隨機種子 std mt19937 rng rng.seed std random device 建立乙個均勻分布，這個均勻分布可以等概率 隨機 生成...
				
Random生成隨機數
random有兩個常用的建構函式，乙個是無參的，乙個是有參的，先來看一段 及執行結果 public class randomtest for int i 0 i 3 i 執行結果如下 無參執行結果 1692516565 無參執行結果 2111480651 無參執行結果 1485452568 有參執行...