C语言生成随机数、C++11按分布生成随机数学习

news2025/1/10 10:34:03

C语言生成随机数

如果只要产生随机数而不需要设定范围的话，只要用rand()就可以；rand()会返回一随机数值, 范围在0至RAND_MAX 间；RAND_MAX定义在stdlib.h, 其值为2147483647；

如果想要获取在一定范围内的数的话，直接做相应的除法取余即可；

如何获取小数呢？例如，我们可以先获得10001以内的整数（0~10000），然后再用这个整数除以10000得到小数点后两位的小数；

通过多次运行发现，如果只使用rand()，生成了10个随机数，这10个随机数是固定的；

这与srand()函数有关；srand()用来设置rand()产生随机数时的随机数种子；在调用rand()函数产生随机数前，可以先利用srand()设好随机数种子（seed）, 如果未设随机数种子, rand()在调用时会自动设随机数种子为1；

srand()函数定义： void srand (unsigned int seed);

通常可以利用geypid()或time(0)的返回值来当做seed；

如果你用time(0)的话，要加入头文件#include<ctime>；

time(0)或者time(NULL)返回的是系统的时间（从1970.1.1午夜算起），单位：秒；

VC6中看一下；

void CRandtestView::OnDraw(CDC* pDC)
{
	CRandtestDoc* pDoc = GetDocument();
	ASSERT_VALID(pDoc);
	// TODO: add draw code for native data here
	CString str1;
	int row=0;
	int i=0;

	for(i=0;i<10;i++)
	{
		str1.Format("%d", rand());
		pDC->TextOut(50, 50+row*20, str1);
		row=row+1;
	}

	row = 0;
	for(i=0;i<10;i++)
	{
		str1.Format("%d", rand() % 10);
		pDC->TextOut(150, 50+row*20, str1);
		row=row+1;
	}

	row = 0;
	for(i=0;i<10;i++)
	{
		str1.Format("%d", rand() % 100);
		pDC->TextOut(250, 50+row*20, str1);
		row=row+1;
	}

	row = 11;
	for(i=0;i<10;i++)
	{
		str1.Format("%f", (rand()%10001)/10000.0);
		pDC->TextOut(50, 50+row*20, str1);
		row=row+1;
	}

	row = 11;
	srand(time(0));
	for(i=0;i<10;i++)
	{
		str1.Format("%d", rand()%10);
		pDC->TextOut(150, 50+row*20, str1);
		row=row+1;
	}
}

C++ 11 生成随机数

在 C++ 11 标准中，定义在头文件 random 中的随机数库通过一组协作的类，可以用更少的编程来实现更强的功能；

主要包括2个类；
随机数引擎类（random-number engines）
随机数分布类（random-number distribution)
其中，一个引擎类可以生成 unsigned 随机数列，一个分布使用一个引擎类生成指定类型的，在给定范围内的，服从指定概率分布的随机数。

随机数引擎是函数对象类，他们定义了一个调用运算符，该运算符不接受参数并返回一个随机的 unsigned 整数；我们可以通过调用一个随机数引擎对象来生成原始随机数；
类似引擎类型，分布类型也是函数对象类；分布类型定义了一个调用运算符，它接受一个随机数引擎作为参数；分布对象使用它的引擎参数生成随机数，并将其映射到指定的分布；

C++ 11 可以生成 20 种不同的分布类型，比如均匀分布uniform，正态分布normal，二项分布binomial，泊松分布poisson，学生分布 student 等；

#include <iostream>
#include <random>
#include <ctime>

using namespace std;

int main()
{
	default_random_engine e;
	
	uniform_int_distribution<unsigned> u(0,9);
	for(int i = 0; i < 10; i++)
		cout << u(e) << endl;
		
	uniform_real_distribution<double> u2(0,9);
	for(int i = 0; i < 10; i++)
		cout << u2(e) << endl;
		
	bernoulli_distribution b;
    for(int i = 0; i < 10; i++)
        cout << b(e) << endl;
        
    normal_distribution<> u3(2,0.25);
	e.seed(time(0));
    for(int i = 0; i < 10; i++)
        cout << u3(e) << endl;		
	
    return 0;
}

创建指定范围的随机整数；创建指定范围的随机实数；
创建服从0-1分布的随机数，bernoulli_distribution 意为伯努利分布即0-1分布；

使用normal_distribution<>来控制随机数引擎生成均值为2，标准差为0.25的正态分布数据；