c++中如何生成随机数_c++随机数生成方法汇总

推荐使用C++11的<random>库生成随机数，如std::mt19937引擎配合std::uniform_int_distribution分布，可获得高质量、可控制的随机序列；传统rand()方法因随机性差、分布不均而不推荐新项目使用。

在C++中生成随机数有多种方法，随着标准的演进，推荐的方式也在变化。下面汇总几种常用的C++随机数生成方法，涵盖从传统C风格到现代C++11及以上标准的实践。

使用C++11及以后的标准随机库（推荐）

这是目前最推荐的方式，利用#include <random>头文件中的类和函数，可以生成高质量、可控制分布的随机数。

基本步骤：

• 创建一个随机数引擎，如std::mt19937（梅森旋转算法）
• 选择一个分布类型，如std::uniform_int_distribution或std::normal_distribution
• 用引擎生成随机数，并通过分布调整范围或形态

#include <iostream>
#include <random>

int main() {
    std::random_device rd;  // 用于生成种子
    std::mt19937 gen(rd()); // 随机数引擎
    std::uniform_int_distribution<int> dis(1, 100); // [1, 100] 范围内整数

    for (int i = 0; i < 5; ++i) {
        std::cout << dis(gen) << " ";
    }
    return 0;
}

优点：可重复性可控、支持多种分布、线程安全（适当使用时）。

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使用rand()和srand()（传统方式，不推荐新项目使用）

来自C语言的rand()函数在C++中仍可用，位于<cstdlib>头文件中。

常见用法：

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• 用srand()设置种子（通常用time(0)）
• 调用rand()获取0到RAND_MAX之间的整数
• 通过取模调整范围（注意偏差问题）

#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <ctime>

int main() {
    srand(time(0)); // 设置随机种子
    for (int i = 0; i < 5; ++i) {
        int random_num = rand() % 100 + 1; // [1, 100]
        std::cout << random_num << " ";
    }
    return 0;
}

缺点：随机质量差、周期短、rand() % N会导致分布不均，尤其是N接近RAND_MAX时。

生成浮点型随机数

使用std::uniform_real_distribution可以生成指定区间内的浮点数。

std::random_device rd;
std::mt19937 gen(rd());
std::uniform_real_distribution<double> dis(0.0, 1.0);

for (int i = 0; i < 5; ++i) {
    std::cout << dis(gen) << " ";
}

适用于模拟、概率计算等需要实数随机值的场景。

固定种子以复现实验结果

调试或测试时，可使用固定种子让随机序列可重现。

std::mt19937 gen(42); // 固定种子
std::uniform_int_distribution<int> dis(1, 10);
// 每次运行输出相同序列

发布版本中建议使用std::random_device获取真随机种子。

基本上就这些。现代C++应优先使用<random>库，避免rand()的陷阱。根据需求选择合适的分布和引擎，能更准确地满足程序对随机性的要求。

以上就是c++++中如何生成随机数_c++随机数生成方法汇总的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！