很多人在用c語言產生隨機數時多半會使用鏈結裡給出的方法。這種方法有種缺點，比如，rand()的範圍是[0, 15)，那麼，rand() % 10時，9的概率就會小於5。c++11裡面提供了一種解決方案，本文對這個解決方案做乙個簡略地介紹。
這個例子可以當成乙個模板直接套用，不過更好的方法還是自己封裝一下常用的方法。
// ****於 the c++ standard library - 2nd edition
#include #include #include #include int main()
std::cout << std::endl;
// use engine to generate floating-point numbers between 10.0 and 20.0
// (10.0 included, 20.0 not included)
// 常用
std::uniform_real_distributiondr(10,20);
for (int i=0; i<8; ++i)
std::cout << std::endl;
// use engine to shuffle elements
// 打亂陣列
std::vectorv = ;
std::shuffle (v.begin(), v.end(), // range
dre); // source of randomness
for (int i=0; i要產生隨機數，需要兩個部分，一是engine，二是distribution。engine是一種描述隨機性狀態的函式物件，通過特定的演算法產生一系列均勻、預定義的無符號偽隨機數，所以，基本上相同類engine的不同物件在不同平台（default_random_engine在不同的平台上產生的隨機數列可能不一樣）上會產生一系列相同的隨機數列；distribution就是概率論裡的分布，通過傳入的engine產生符合分布的隨機數，一般使用均勻分布。
engine可以簡單看成乙個無限數列，當中的每個值都是乙個狀態，由於engine本身是函式物件，每呼叫一次就會產生乙個無符號隨機數，例如ai，並且改變當前狀態到ai+1。因此，一般來說，如果不提前設定狀態，預設都是從a0 開始，在同一臺電腦上，不同的engine會產生相同的數。為了方便，一般使用default_random_engine：
std::default_random_engine dre;
std::default_random_engine dre(選乙個初始狀態);這個是根據傳入的engine產生符合分布的隨機數，可以是均勻分布，二項分布，正態分佈等等。它會呼叫傳入的engine物件，並且使engine的狀態改變。最常用的均勻分布在例子裡已經給出，更多細節見這裡。
// [**]( example)
#include
#include
#include
intmain()
else
if(number>guess) std::cout <<
"it's greater\n"
;else std::cout <<
"it's less\n";}
return0;
}
C 11產生隨機數
include include include include using namespace std 隨機數的結果一樣 void generate random 1 int num default random engine e 未用時間初始化種子，所以每次結果一樣 uniform int dis...
qt裡產生隨機數
先說一下rand 與srand 這兩個函式的用法 所謂的 偽隨機數 指的並不是假的隨機數，這裡的 偽 是有規律的意思。其實絕對的隨機數只是一種理想狀態的隨機數，計算機只能生成相對的隨機數即偽隨機 數。計算機生成的偽隨機數既是隨機的又是有規律的 一部份遵守一定的規律，一部份則不遵守任何規律。比如 世上...
qt裡產生隨機數
本文摘自 先說一下rand 與srand 這兩個函式的用法 所謂的 偽隨機數 指的並不是假的隨機數，這裡的 偽 是有規律的意思。其實絕對的隨機數只是一種理想狀態的隨機數，計算機只能生成相對的隨機數即偽隨機 數。計算機生成的偽隨機數既是隨機的又是有規律的 一部份遵守一定的規律，一部份則不遵守任何規律。...