C++中推荐使用C++11的<random>库生成随机数,如std::mt19937引擎配合std::uniform_int_distribution分布器,相比传统srand/rand方法更安全、分布更均匀,适用于高质量随机数需求场景。

在C++中生成随机数有多种方式,随着C++标准的演进,推荐使用更现代、更安全的方法。本文将详细介绍C++中生成随机数的几种常用方法,包括旧式srand/rand和现代C++11引入的<random>库。
这是C语言沿用下来的方式,在简单场景中仍被使用,但不推荐用于需要高质量随机性的程序。
步骤如下:#include <cstdlib> 和 #include <ctime>
srand() 设置随机种子,通常用当前时间:srand(time(0))
rand() 生成一个0到RAND_MAX之间的整数示例代码:
#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <ctime>
int main() {
srand(time(0)); // 设置种子
int random_num = rand(); // 生成随机数
std::cout << "随机数:" << random_num << std::endl;
return 0;
}
注意:该方法生成的是伪随机数,且分布可能不均匀,rand()最大值由RAND_MAX决定(通常为32767),不适合浮点或大范围需求。
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C++11引入了<random>库,提供了更强大、更灵活的随机数生成功能,支持多种分布和引擎。
std::mt19937(梅森旋转算法),生成高质量随机序列std::uniform_int_distribution、std::normal_distribution 等,控制数值分布生成整数随机数示例:
#include <iostream>
#include <random>
int main() {
std::random_device rd; // 获取真随机种子(硬件支持)
std::mt19937 gen(rd()); // 随机数引擎
std::uniform_int_distribution<int> dis(1, 100); // 范围 [1, 100]
int random_num = dis(gen);
std::cout << "1到100之间的随机数:" << random_num << std::endl;
return 0;
}
这段代码生成1到100之间均匀分布的整数,质量高且可预测性低。
生成浮点随机数:
std::uniform_real_distribution<double> dis(0.0, 1.0); double random_float = dis(gen);
可用于模拟概率、科学计算等场景。
srand(0),会导致每次结果相同random_device获取多个种子,它资源有限,一般只用于初始化引擎std::mt19937 gen(12345);
基本上就这些。现代C++推荐使用<random>库,它更安全、更灵活,能应对各种随机需求。传统rand()虽简单,但局限多,应逐步淘汰。
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