现代C++推荐使用<random>库生成随机数,如通过std::mt19937引擎和std::uniform_int_distribution分布生成1~100的整数,相比传统rand()函数具有更好的随机性和分布控制。

在C++中生成随机数有多种方式,随着C++标准的演进,推荐的方法也在变化。早期使用 rand() 函数较为常见,但现代C++(C++11及以上)更推荐使用 <random> 头文件中的工具,因为它们提供了更好的随机性、分布控制和可重复性。
这是C语言沿用下来的方式,在简单场景中仍可用,但不推荐用于需要高质量随机性的程序。
示例:包含头文件 <cstdlib> 和 <ctime>,通过 srand() 设置种子,再调用 rand() 生成随机数。
#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <ctime>
int main() {
srand(time(0)); // 使用当前时间作为种子
int random_num = rand() % 100; // 生成 0~99 的随机数
std::cout << "随机数: " << random_num << std::endl;
return 0;
}
注意: rand() 生成的是伪随机数,范围为 0 到 RAND_MAX(通常为 32767),且分布可能不均匀。多次运行若未重新设置种子,会得到相同序列。
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C++11引入了功能强大的随机数库,包含随机数引擎和分布类,能生成高质量、符合特定分布的随机数。
关键组件:
#include <iostream>
#include <random>
int main() {
std::random_device rd; // 真实随机种子生成器
std::mt19937 gen(rd()); // 使用随机种子初始化引擎
std::uniform_int_distribution<int> dis(1, 100); // 定义范围
int random_num = dis(gen);
std::cout << "随机数: " << random_num << std::endl;
return 0;
}
优点: 随机性更强,支持各种分布(正态、泊松等),可控制类型和范围。
使用 std::uniform_real_distribution 可生成指定区间的浮点数。
示例:生成 0.0 ~ 1.0 之间的浮点数
std::random_device rd;
std::mt19937 gen(rd());
std::uniform_real_distribution<double> dis(0.0, 1.0);
double random_val = dis(gen);
调试时希望随机数序列一致,可使用固定种子代替 std::random_device。
例如:
std::mt19937 gen(42); // 每次都从种子42开始,结果可重现
基本上就这些。对于新项目,优先使用 <random> 库,避免 rand() 的局限性。理解引擎与分布的配合,能更灵活地满足不同需求。
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