答案:C++中推荐使用C++11的<random>库生成随机数,其核心由引擎(如std::mt19937)和分布(如std::uniform_int_distribution)组成,能实现高质量、分布均匀的整数和浮点数生成;例如通过random_device初始化种子,结合mt19937引擎与uniform分布可生成[1,100]内的随机整数或[0.0,1.0)内的浮点数,支持线程安全且可复现调试;相较传统rand()方法,避免了分布不均、周期短等问题,适用于现代开发需求。

在C++中生成随机数有多种方式,不同方法适用于不同场景。从早期的 rand() 到现代C++11引入的随机数库,功能和质量都有显著提升。下面汇总几种常用且有效的C++随机数生成方法。
这是C语言遗留下来的方法,在简单程序中仍常见,但不推荐用于需要高质量随机性的场景。
说明: rand() 生成0到RAND_MAX之间的伪随机整数,通常配合 srand() 设置种子。用法示例:
缺点: 分布不均匀、周期短、线程不安全。
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C++11 引入了功能强大且灵活的随机数库,能生成高质量、分布均匀的随机数。
核心组件:生成整数示例:
#include <iostream>
#include <random>
<p>int main() {
std::random_device rd; // 真实随机种子(可选)
std::mt19937 gen(rd()); // 随机数引擎
std::uniform_int_distribution<> dis(1, 100); // [1, 100] 均匀分布</p><pre class="brush:php;toolbar:false;"><pre class="brush:php;toolbar:false;">for (int i = 0; i < 5; ++i) {
std::cout << dis(gen) << " ";
}
return 0;}
此方法线程安全、分布均匀、可控制范围和类型。
使用 std::uniform_real_distribution 可生成指定区间的浮点随机数。
示例:
std::uniform_real_distribution<> dis(0.0, 1.0); // [0.0, 1.0)
for (int i = 0; i < 5; ++i) {
std::cout << dis(gen) << " ";
}
适用于模拟、概率计算等需要小数的场景。
开发调试时,可使用固定种子让随机序列可复现。
基本上就这些。日常开发建议使用 <random> 库,避免 rand() 的坑。根据需求选择合适的分布和引擎,能有效提升程序的随机性和可靠性。
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