c++中如何生成一个随机数_c++随机数生成函数与用法详解

C++中推荐使用<random>库生成随机数。①传统方法用rand()和srand(time(0))，但分布不均、周期短；②现代C++推荐mt19937引擎配合uniform_int_distribution等分布类型，结合random_device初始化种子，可获得高质量、均匀分布的随机数，适用于C++11及以上版本。

在C++中生成随机数有多种方法，不同标准下的推荐方式也有所不同。下面详细介绍C++中常用的随机数生成方式，包括旧式和现代C++推荐的方法。

使用 <cstdlib> 中的 rand() 函数（传统方法）

这是C语言沿用下来的方式，在简单场景中仍可使用，但不推荐用于需要高质量随机数的场合。

#include <cstdlib>
#include <iostream>
using namespace std;

int main() {
    srand(time(0)); // 以当前时间作为种子
    int random_num = rand(); // 生成0到RAND_MAX之间的随机数
    cout << "随机数: " << random_num << endl;

    // 生成指定范围内的随机数，例如 [1, 100]
    int range_random = rand() % 100 + 1;
    cout << "1到100之间的随机数: " << range_random << endl;
    return 0;
}

• rand()：生成0到RAND_MAX（通常为32767）之间的整数。
• srand(seed)：设置随机数种子，常用time(0)确保每次运行结果不同。
• rand() % N + M：生成[M, M+N-1]范围内的整数。

使用 <random> 头文件（C++11 及以后推荐）

C++11 引入了功能强大且更可靠的随机数库 <random>，建议在新项目中使用。

#include <iostream>
#include <random>
using namespace std;

int main() {
    // 随机数引擎（生成器）
    mt19937 gen(random_device{}()); // 使用梅森旋转算法，推荐

    // 定义分布
    uniform_int_distribution<int> dist(1, 100); // [1, 100] 的整数分布

    // 生成随机数
    int random_num = dist(gen);
    cout << "1到100之间的随机整数: " << random_num << endl;

    return 0;
}

• 随机数引擎：如 mt19937（32位梅森旋转）、mt19937_64、default_random_engine 等，负责生成原始随机比特流。
• 随机设备：random_device 是一个真随机数源，常用于初始化种子。
• 分布类型：
  • uniform_int_distribution<T>：均匀整数分布
  • uniform_real_distribution<T>：均匀浮点分布
  • normal_distribution<T>：正态分布
  • 还有泊松、指数等高级分布

常见用法示例

生成浮点数 [0.0, 1.0)

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uniform_real_distribution<double> dist(0.0, 1.0);
double d = dist(gen);

生成固定范围的整数 [a, b]

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int a = 10, b = 50;
uniform_int_distribution<int> dist(a, b);
int num = dist(gen);

重复生成多个随机数

for (int i = 0; i < 5; ++i) {
    cout << dist(gen) << " ";
}
// 输出类似：13 45 22 37 29

• 分布均匀，统计性能好
• 支持多种分布类型
• 类型安全，可控制范围精确
• 跨平台一致性高

小结与建议

如果你使用的是C++11或更高版本，强烈建议使用 <random> 库代替 rand()。它不仅更现代、更灵活，而且避免了传统方法的诸多缺陷。

基本使用模式是：“随机引擎 + 分布”组合，搭配 random_device 初始化种子，即可获得高质量随机数。

以上就是c++++中如何生成一个随机数_c++随机数生成函数与用法详解的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！