C++隨機數

C++隨機數

C中的做法

• 之前都是使用rand()函數進行無符號隨機整數的生成，如果需要生成對應的範圍或者浮點數，需要自己進行一些修改，unsigned隨機數生成的方法如下所示。在使用中，爲了使得每次運行的結果都不一樣，我們將當前時間對應的無符號數作爲初始化的種子。

• code

  void randOld()
  {
      // 按照時間來初始化種子，保證每次結果不一樣
      srand((int)time(0));
      for (int i = 0; i < 10; i++)
          cout << rand() << ", ";
      cout << endl;
  }
  

新標準的做法

• 新標準中在頭文件<random>中引入了許多分佈類型，下面做一下簡要介紹。
• random_device：非確定性隨機數生成設備，可以用於生成隨機初始化的種子，保證每次的運行結果都不一樣
• default_random_engine：生成隨機無符號數
• uniform_int_distribution：生成某個範圍內的均勻隨機分佈的數，模板類，包含提供參數的上下限。
• uniform_real_distribution：均勻隨機分佈的實數分佈生成器
• normal_distribution：正態分佈
• 更多的可以參考：http://www.cplusplus.com/reference/random/

• code

  void randNew()
  {
      random_device rd; // 非確定性隨機數生成設備
      default_random_engine e1; // 使用默認的初始化種子
      default_random_engine e2(rd()); // 不確定的數作爲初始化種子，每次運行結果都不一樣
      for (int i = 0; i < 10; ++i)
          cout << e1() << " ";
      cout << endl;
  
      for (int i = 0; i < 10; ++i)
          cout << e2() << " ";
      cout << endl;
  
      // 整數範圍
      uniform_int_distribution<> uid(-1, 1); // 包含上下限
      for (int i = 0; i < 10; i++)
          cout << uid(e2) << " ";
      cout << endl;
  
      // 實數範圍
      uniform_real_distribution<> udouble(-1, 0);
      for (int i = 0; i < 10; i++)
          cout << udouble(e2) << " ";
      cout << endl;
  
      normal_distribution<> normal(0, 2);
      for (int i = 0; i < 10; i++)
          cout << normal(e2) << " ";
      cout << endl;
  
      lognormal_distribution<double> lognormal(0, 1);
      for (int i = 0; i < 10; i++)
          cout << lognormal(e2) << " ";
      cout << endl;
  }