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  • 主要为大家详细介绍了C++随机数生成实例,如何利用C++来生成0——N-1之间的随机数,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  • C++随机数生成

    万次阅读 多人点赞 2019-04-23 16:31:48
    c++随机数生成 1.rand() 功能:随机数发生器 用法:int rand(void) 所在头文件: stdlib.h rand()的内部实现是用线性同余法做的,它不是真的随机数,因其周期特别长,故在一定的范围里可看成是随机的。 rand()返回一...

    c++随机数生成

    1.rand()

    功能:随机数发生器
    用法:int rand(void)
    所在头文件: stdlib.h
    rand()的内部实现是用线性同余法做的,它不是真的随机数,因其周期特别长,故在一定的范围里可看成是随机的。
    rand()返回一随机数值的范围在0至RAND_MAX 间。RAND_MAX的范围最少是在32767之间(int)。用unsigned int 双字节是65535,四字节是4294967295的整数范围。0~RAND_MAX每个数字被选中的机率是相同的。
    用户未设定随机数种子时,系统默认的随机数种子为1。
    rand()产生的是伪随机数字,每次执行时是相同的;若要不同,用函数srand()初始化它。

    2.srand()

    功能:初始化随机数发生器
    用法: void srand(unsigned int seed)
    所在头文件: stdlib.h
    srand()用来设置rand()产生随机数时的随机数种子。参数seed必须是个整数,如果每次seed都设相同值,rand()所产生的随机数值每次就会一样。

    3.使用当前时钟作为随机数种子

    rand()产生的随机数在每次运行的时候都是与上一次相同的。若要不同,用函数srand()初始化它。可以利用srand((unsigned int)(time(NULL))的方法,产生不同的随机数种子,因为每一次运行程序的时间是不同的。

    4.产生随机数的用法

    1. 给srand()提供一个种子,它是一个unsigned int类型;
    2. 调用rand(),它会根据提供给srand()的种子值返回一个随机数(在0到RAND_MAX之间);
    3. 根据需要多次调用rand(),从而不间断地得到新的随机数;
    4. 无论什么时候,都可以给srand()提供一个新的种子,从而进一步“随机化”rand()的输出结果。
      0~RAND_MAX之间的随机数程序
    #include <iostream>
    #include <stdlib.h>
    #include <time.h> 
    using namespace std; 
    int main()
    { 
    srand((unsigned)time(NULL)); 
    for(int i = 0; i < 10;i++ ) 
            cout << rand() << " "; 
    cout << endl; 
    return 0;
    }
    

    5.产生一定范围随机数的通用表示公式

    要取得[a,b)的随机整数,使用(rand() % (b-a))+ a;
    要取得[a,b]的随机整数,使用(rand() % (b-a+1))+ a;
    要取得(a,b]的随机整数,使用(rand() % (b-a))+ a + 1;
    通用公式:a + rand() % n;其中的a是起始值,n是整数的范围。
    要取得a到b之间的随机整数,另一种表示:a + (int)b * rand() / (RAND_MAX + 1)。
    要取得0~1之间的浮点数,可以使用rand() / double(RAND_MAX)。

    6.不重复随机数

    1. 方法一

    最初的思想是每生成一个随机数,便于前面的所有随机数进行比较,如果有重复,则舍去不要,重新选取。但该方法十分费时,并且在数据量巨大的并且有一定限制的时候,会引发巨大问题。例如要生成10000个随机数,范围是0-9999,且不能重复,那么最后几个随机数有可能需要相当长的时间才能筛选出来。
    下面我们从另外一个角度来思考,假设我们已经由一个数组长度为10000的数组,里面分别存储了数据0-9999,我现在的做法是想办法让10000个数进行随机排列,便得到了这样一个随机数列,如果我只要其中的100个数,那么从前面取出100个就好。这里利用algorithm里面的一个函数,来进行简单处理。
    void random_shuffle(temp.begin(),temp.end()

    template<class RandomAccessIterator>  
        void random_shuffle(
          RandomAccessIterator _First, 
          RandomAccessIterator _Last
    );
    

    这个函数操作的对象是容器的迭代器,即我们需要将存储数据从数组变为容器就好了,下面代码实现一下:

    #include <algorithm>
    #include <iostream>
    #include <vector>
    
    using namespace std;
    
    void randperm(int Num)
    {
        vector<int> temp;
        for (int i = 0; i < Num; ++i)
        {
            temp.push_back(i + 1);
        }
    
        random_shuffle(temp.begin(), temp.end());
    
        for (int i = 0; i < temp.size(); i++)
        {
            cout << temp[i] << " ";
        }
    }
    
    cout << endl;
    

    2. 方法二

    按顺序产生这些数,但随机产生它们的位置。例如下面产生100个100以内不重复随机数的代码:

    int a[100];
    for(i=0; i<=99; ++i) a[i]=i;
    for(i=99; i>=1; --i) swap(a[i], a[rand()%i]);
    

    上面这段代码只需要遍历一次就可以产生这100个不重复的随机数,它是如何做到的呢?首先第二行按顺序用0到99填满整个数组;第三行,是随机产生从0到m-2个数组下标,把这个下标的元素值跟m-1下标的元
    素值交换,一直进行到下标为1的元素。因此它只需要遍历一次就能产生全部的随机数。
    再看下面的代码,原理跟上面例子相似,但效率比上面的差点,但仍不失为一个好方法:

    int a[100]={0};
    int i, m;
    for(i=1; i<=99; ++i)
    {
            while(a[m=rand()%100]);
            a[m] = i;
    }
    

    这段代码也是随机产生位置,但它预先把整个数组初始化为0,然后随机产生其中一个位置,如果该元素值为0,表示这个位置还没有被使用过,就把i赋予它;否则,就重新随机产生另一个位置,直到整个数组
    被填满。这个方法,越到后面,遇到已使用过的元素的可能性越高,重复次数就越多,这是不及第一个方法的地方,但总的来说,效率还是不错的。

    转:https://www.cnblogs.com/VVingerfly/p/5990714.html

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  • C++ 随机数生成

    千次阅读 2019-11-12 15:55:06
    随机数生成方面STL有 4 个术语: 随机数生成引擎是一个定义了生成随机位序列的无符号整数序列机制的类模板。STL定义了3个代表随机数引擎的类模板。本章的后面会对它们进行简短的介绍,但除非你对它们所使用的算法...

    在随机数生成方面 STL 有 4 个术语:

    1. 随机数生成引擎是一个定义了生成随机位序列的无符号整数序列机制的类模板。STL定义了3个代表随机数引擎的类模板。本章的后面会对它们进行简短的介绍,但除非你对它们所使用的算法已经有深入的了解,否则不要直接使用它们,而应该使用随机数生成器。
    2. 随机数生成器是随机数引擎类模板的一个预定义的实例。每一个生成器都会将一套具体的模板参数应用到随机数引擎的类模板上,因此它是一个类型别名。STL提供了几个预定义的随机数生成器,为了生成随机数,它们实现了一些著名的算法。
    3. 随机数引擎适配器是一个类模板,它通过修改另一个随机数引擎生成的序列来生成随机数序列。
    4. 分布表示的是随机序列中的数出现在序列中的概率。STL定义了为各种不同的分布定义函数对象的类模板。


    对于随机数生成,有多个分布类模板的原因是:我们在给定场景下生成的序列需要依靠数据的特性。医院前来就诊的病人的模式可能和到商店的顾客的模式有很大不同,因此需要运用不同的分布。而且,商店顾客的模式可能会有所不同,取决于商店的种类及其位置,因此对于不同商店的顾客的到达模型,可能也需要运用不同的分布。

    之所以有多种随机数引擎和生成器,是因为没有一种算法可以生成适合所有情况的随机数。相比其他算法,有一些算法可以生成更长的无重复序列;一些算法要求的计算开销更小。当知道想模型化的数据的特性时,就能够决定使用哪种分布和哪种随机序列生成能力。

    生成随机数的种子

    随机数的生成算法总是从单个或多个种子开始的,它们代表着产生随机数的计算的初始输入。种子决定了随机数生成器的初始状态和全部序列。随机数生成器的状态由用来计算序列的下一个值的所有数据组成。算法是递归的,因此种子会创建一个初始状态,它被用来生成序列的第一个值;生成的值会改变状态,然后用它来生成下一个值,以此类推。

    对于给定的单个或多个种子,随机数生成器总会生成相同的序列。显然在测试时,这很有帮助;可以确定程序是否正常工作,输入数据从任意一个运行到下一个至少也不是那么容易。当然,一旦程序被测试,我们希望程序每次运行都使用随机数生成器生成的不同序列。总是做同样事情的游戏程序也不会有趣。为了每次能够产生不同的序列,必须提供不同的种子(理想的随机值)。它们被叫作不确定的值,因为它们是不可预测的。

    STL 中的所有随机数生成算法都可以用单个种子来初始化。如果定义的初始状态需要更多的种子,它们可以自动生成。显然,随机数序列的熵取决于种子。种子的比特数是至关重要的,对于 1 字节的种子,只有 255 个可能的值,所以最多可生成 255 个不同的序列。为了使随机序列的熵达到最大,需要做两件事:需要一个真随机(不是伪随机)的种子,以及种子的最大可能范围。

    获取随机种子

    random_device 类定义的函数对象可以生成用来作为种子的随机的无符号整数值。这个类应该使用非确定性数据源,它通常是由操作系统提供的。C++14 标准允许在非确定数据源不可用时,使用随机数引擎,但在大多数实现中,这没有必要。非确定性数据源可以是连续敲打键盘的时间区间,或者鼠标点击的区间,或者当前的时钟时间,或者一些物理特性。

    可以按如下方式创建 random_device 对象:

    std::random_device rd; // Source of seeds!

    构造函数有一个 string& 类型的参数,它有定义的默认值。在我们像这样省略它时,会得到我们环境中默认的 random_device 对象。理论上,参数允许我们提供一个字符串来标识使用的非确定性数据源,但需要检查我们的文档,看看我们的 C++ 库的这个选项是否可用。下面演示如何用 random_device  对象生成一个种子值:

    auto my_lst_seed = rd();

    这里用从函数对象 rd 得到的初始值生成了 my_lst_seed。下面是一个成功生成连续种子的程序:

    // Generating a succession of 8 seeds
    #include <random> // For random_device class
    #include <iostream> // For standard streams
    
    int main()
    {
    std::random_device rd; // A function object for generating seeds
    for(size_t n {}; n < 8; ++n)
    std::cout << rd() << " ";
    std::cout << std::endl;
    }

    这段代码调用 8 次 rd 所表示的函数并输出它所返回的值。运行上述代码两次,得到了下面两行输出:

    3638171046 3646201712 2185708196 587272045 1669986587 2512598564 1822700048 3845359386 360481879 3886461477 1775290740 2501731026 161066623 1931751494 751233357 3821236773

    可以注意到,两次运行得到的输出是完全不同的。除了 operator()(),random_device 类只定义了其他的 3 个成员函数。成员函数 min() 和 max() 分别返回的是输出的最小和最大可能值。如果是用随机数引擎而不是非确定性数据源实现的,成员函数 entropy() 返回的是将数据源看作 double 或 0 后的熵的估计值。

    种子序列

    seed_seq 类是用来帮助设置随机数生成器的初始状态的。正如我们看到的那样,可以生成一个随机数生成器,然后通过传入单个种子值到它的构造函数来设置它的初始状态。构造函数的参数也可以是 seed_seq 对象,它可以生成几个 32 位的无符号值,这些值为生成器提供的熵比单个整数多。也可以用 seed_seq 对象生成的值作为几个随机数生成器的种子。

    seed_seq 类不仅仅是包含一系列值的简单容器。seed_seq 对象可以根据传入构造函数的一系列整数来生成任意个数的无符号整数值。这些生成的值是通过运用预定义的算法产生的。可以在 seed_seq 构造函数中指定一个或多个整数作为一个序列,或者作为一个初始化列表。不管输入值是如何分布的或者它们有多少个,这些生成的值都会分布到 32 位的无符号整数的全部范围内。对于相同的 seed_seq 构造函数的参数,总是可以得到相同的生成值序列。下面几个句子展示了生成一个 seed_seq 的几种方式:

    std::seed_seq seeds1; // Default object
    std::seed_seq seeds2 {2, 3, 4, 5}; // Create from simple integers
    std::vector<unsigned int> data {25, 36, 47, 58}; // A vector of integers
    std::seed_seq seeds3 {std::begin(data), std::end(data)};
    // Create from a range of integers

    当然,也可以用 random_device 对象返回的值作为 seed_seq 构造函数的参数:

    std::random_device rd {};
    std::seed_seq seeds4 {rd(), rd()}; // Create from non-deterministic integers

    每次运行这段代码,seed4 对象都会生成不同的值。

    通过将两个指定范围的迭代器传给 seed_seq 对象的成员函数 generate(),可以将从 seed_seq 对象得到的给定个数的值保存到容器中。例如:

    std::vector<unsigned int> numbers (10); // Stores 10 integers
    seeds4.generate(std::begin(numbers), std::end(numbers));

    调用 seeds4 的成员函数 generate() 可以保存 numbers 数组中被生成的值。通过一个示例,我们可以看到 seed_seq 对象在不同条件下生成的值的种类:

    // Values generated by seed_seq objects
    #include <random> // For seed_seq, random_device
    #include <iostream> // For standard streams
    #include <iterator> // For iterators
    #include <string> // For string class
    using std::string;
    
    // Generates and list integers from a seed_seq object
    void gen_and_list(const std::seed_seq& ss, const string title = "Values:", size_t count = 8)
    {
    std::vector<unsigned int> values(count);
    ss.generate(std::begin(values), std::end(values));
    std::cout << title << std::endl;
    std::copy(std::begin(values), std::end(values), std::ostream_iterator<unsigned int>{std::cout, " "});
    std::cout << std::endl;
    }
    
    int main()
    {
    std::random_device rd {}; // Non-deterministic source - we hope!
    std::seed_seq seeds1; // Default constructor
    std::seed_seq seeds2 {3, 4, 5}; // From consecutive integers
    std::seed_seq seeds3 {rd(), rd()};
    
    std::vector<unsigned int> data {25, 36, 47, 58};
    std::seed_seq seeds4(std::begin(data), std::end(data)); // From a range
    gen_and_list(seeds1, "seeds1");
    gen_and_list(seeds1, "seeds1 again");
    gen_and_list(seeds1, "seeds1 again", 12);
    gen_and_list(seeds2, "seeds2");
    gen_and_list(seeds3, "seeds3");
    gen_and_list(seeds3, "seeds3 again");
    gen_and_list(seeds4, "seeds4");
    gen_and_list(seeds4, "seeds4 again");
    gen_and_list(seeds4, "seeds4 yet again", 12);
    gen_and_list(seeds4, "seeds4 for the last time", 6);
    }

    运行结果:

    gen_and_list() 是一个用来从 seed_seq 对象生成给定个数的值的辅助函数,并且按照标识标题输出它们。在 main() 中展示了以不同的方式生成的 Seed_seq 对象所生成的值。

    输出显示了关于 seed_seq 对象生成的值的如下事项:

    • 无论如何生成 seed_seq 对象,都会得到范围广泛的 32 位的整数,甚至由默认构造函数构造的对象生成的值都会超出这个范围。
    • 成员函数 generate() 会生成尽可能多的不同值来填充指定的序列。
    • 可以调用 generate() 任意次数。


    成员函数 generate() 在序列中生成的值取决于序列的长度。给定长度的序列将会是完全相同的。不同长度的序列将会包含不同的值。

    如果执行这个程序两次,可以看到对于 seed_seq 构造函数,相同的参数会生成相同的值。如果为构造函数提供不同的参数,不同的运行得到的序列是不同的,正如用 rd 函数对象返回的值。

    seed_seq 类有两个其他的成员函数。成员函数 size() 会返回用来生成对象的种子值的个数。成员函数 param() 会保存原始种子的值;它期待用一个指定值的目的位置的输出迭代器作为参数,并且没有返回值。param() 会将我们提供的原始种子值保存到迭代器参数所指定的开始位置。下面是一个展示这两个函数如何工作的代码段:

    std::seed_seq seeds {3, 4, 5};
    std::vector<unsigned int> data(seeds.size()); // Element for each seed value
    seeds.param(std::begin(data)); // Stores 3 4 5 in data

    这里会用 seeds 对象的成员函数 size() 返回的值来确定生成的 vector 中元素的个数。seeds 的成员函数 param() 会将传给构造函数的 3 个值保存到 data 中。也可以按如下方式将这些值添加到容器中:

    seeds.param(std::back_inserter(data)); // Appends 3 4 5 to data

    当然,不需要保存这些值——可以传入一个输出流迭代器作为 param() 的参数:

    seeds.param (std::ostream_iterator<unsigned int>{std::cout," "}); // 3 4 5 to cout

     

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  • c++随机数生成

    2015-10-12 08:27:57
    原文地址:c++随机数生成作者:chiwsyc++随机数生成函数rand(),实质生成伪随机数列。 为生成更加随机的数列,需要srand(unsigned num)来播种。 常用方式srand((unsigned)time(NULL));//增加头文件 生成[a,b]之间的...
    原文地址:c++随机数生成作者:chiwsy
    c++随机数生成函数rand(),实质生成伪随机数列。
    为生成更加随机的数列,需要srand(unsigned num)来播种。
    常用方式srand((unsigned)time(NULL));//增加头文件<time.h>
    生成[a,b]之间的随机整数的方法:
    1、rand()%(b-a+1)+a;
    2、a+b*rand()/RAND_MAX;
    两篇引用博文:第一篇讲了基本的方法,第二篇讲了一些限制条件。其实对于第二篇的情况,在随机数的范围有限的情况下,不等概率的影响是可以忽略不计的,但是当随机数区间长度很大时候,上述问题就变得比较有意义了。特别是当区间长度大于RAND_MAX的一半以上时,这种情况就需要认真处理了。
    Daisy's Blog

    c/c++ 产生随机数函数介绍及用法 

    计算机的随机数都是由伪随机数,即是由小M多项式序列生成的,其中产生每个小序列都有一个初始值,即随机种子。(注意: 小M多项式序列的周期是65535,即每次利用一个随机种子生成的随机数的周期是65535,当你取得65535个随机数后它们又重复出现了。) 
     
    我们知道rand()函数可以用来产生随机数,但是这不是真正意义上的随机数,是一个伪随机数,是根据一个数(我们可以称它为种子)为基准以某个递推公式推算出来的一系列数,当这系列数很大的时候,就符合正态公布,从而相当于产生了随机数,但这不是真正的随机数,当计算机正常开机后,这个种子的值是定了的,除非你破坏了系统。
     
    1.rand()
    功能:随机数发生器
     
    用法:int rand(void)
     
    所在头文件: stdlib.h
     
    rand()的内部实现是用线性同余法做的,它不是真的随机数,因其周期特别长,故在一定的范围里可看成是随机的。
     
    rand()返回一随机数值的范围在0至RAND_MAX 间。RAND_MAX的范围最少是在32767之间(int)。用unsigned int 双字节是65535,四字节是4294967295的整数范围。0~RAND_MAX每个数字被选中的机率是相同的。
     
    用户未设定随机数种子时,系统默认的随机数种子为1。
     
    rand()产生的是伪随机数字,每次执行时是相同的;若要不同,用函数srand()初始化它。
     
    2.srand()
    功能:初始化随机数发生器
     
    用法: void srand(unsigned int seed)
     
    所在头文件: stdlib.h
     
    srand()用来设置rand()产生随机数时的随机数种子。参数seed必须是个整数,如果每次seed都设相同值,rand()所产生的随机数值每次就会一样。
     
    3.使用当前时钟作为随机数种子
    rand()产生的随机数在每次运行的时候都是与上一次相同的。若要不同,用函数srand()初始化它。可以利用srand((unsigned int)(time(NULL))的方法,产生不同的随机数种子,因为每一次运行程序的时间是不同的。
     
    4.产生随机数的用法
    1) 给srand()提供一个种子,它是一个unsigned int类型;
    2) 调用rand(),它会根据提供给srand()的种子值返回一个随机数(在0到RAND_MAX之间);
    3) 根据需要多次调用rand(),从而不间断地得到新的随机数;
    4) 无论什么时候,都可以给srand()提供一个新的种子,从而进一步“随机化”rand()的输出结果。
     
    0~RAND_MAX之间的随机数程序
    #include <iostream> 
    #include <stdlib.h> 
    #include <time.h> 

    using namespace std; 

    int main() 

            srand((unsigned)time(NULL)); 
            for(int i = 0; i < 10;i++ ) 
                    cout << rand() << 't'; 
            cout << endl; 
            return 0; 
    }
     
    5.产生一定范围随机数的通用表示公式
    要取得[a,b)的随机整数,使用(rand() % (b-a))+ a;
    要取得[a,b]的随机整数,使用(rand() % (b-a+1))+ a;
    要取得(a,b]的随机整数,使用(rand() % (b-a))+ a + 1;
    通用公式:a + rand() % n;其中的a是起始值,n是整数的范围。
    要取得a到b之间的随机整数,另一种表示:a + (int)b * rand() / (RAND_MAX + 1)。
    要取得0~1之间的浮点数,可以使用rand() / double(RAND_MAX)。


    Happiness of Programing

    http://hi.baidu.com/silyt/blog/item/f1a0bf03e0784ce809fa9309.html 

    如果让你用C++来生成0——N-1之间的随机数,你会怎么做?你可能会说,很简单,看:

    srand( (unsigned)time( NULL ) );
    rand() % N;

    仔细想一下,这个结果是随机的吗(当然,我们不考虑rand()函数的伪随机性)?

    不是的,因为rand()的上限是RAND_MAX,而一般情况下,RAND_MAX并不是N的整数倍,那么如果RAND_MAX % = r,则0——r之间的数值的概率就要大一些,而r+1——N-1之间的数值的概率就要小一些。还有,如果N > RAND_MAX,那该怎么办?

    下面给出一种比较合适的方案,可以生成任意范围内的等概率随机数 result。最后还有一个更简单的方法。

    1、如果N<RAND_MAX+1,则要去除尾数,

             R = RAND_MAX-(RAND_MAX+1)%N; //去除尾数
             t = rand();
             while( t > R ) t = rand();
             result = t % N; // 符合要求的随机数


    2、如果 N>RAND_MAX,可以考虑分段抽样,分成[n/(RNAD_MAX+1)]段,先等概率得到段再得到每段内的某个元素,这样分段也类似地有一个尾数问题,不是每次都刚好分到整数段,一定或多或少有一个余数段,这部分的值如何选取?

    选到余数段的数据拿出来选取,先进行一次选到余数段概率的事件发生,然后进行单独选取:

             r = N % (RAND_MAX+1); //余数
             if ( happened( (double)r/N ) )//选到余数段的概率
                 result = N-r+myrandom(r); // myrandom可以用情况1中的代码实现
             else
                 result = rand()+myrandom(N/(RAND_MAX+1))*(RAND_MAX+1); // 如果选不到余数段再进行分段选取
            
    完整的代码:
    #include<iostream.h>
    #include<time.h>
    #include<stdlib.h>
    const double MinProb=1.0/(RAND_MAX+1);
    bool happened(double probability)//probability 0~1
    {
        if(probability<=0)
        {
    return false;
        }
        if(probability<MinProb)
        {
            return rand()==0&&happened(probability*(RAND_MAX+1));
        }
        if(rand()<=probability*(RAND_MAX+1))
        {
            return true;
        }
        return false;
    }

    long myrandom(long n)//产生0~n-1之间的等概率随机数
    {
        t=0;
        if(n<=RAND_MAX)
        {
            long R=RAND_MAX-(RAND_MAX+1)%n;//尾数
            t = rand();
            while ( t > r )
           {
                t = rand();
           }
            return t % n;
        }
        else
        {
            long r = n%(RAND_MAX+1);//余数
            if( happened( (double)r/n ) )//取到余数的概率
           {
                return n-r+myrandom(r);
           }
            else
           {
                return rand()+myrandom(n/(RAND_MAX+1))*(RAND_MAX+1);
           }
        }
    }

     

    还有另外一种非常简单的方式,那就是使用

    random_shuffle( RandomAccessIterator _First, RandomAccessIterator _Last ).

    例如,生成0——N-1之间的随机数,可以这么写

    #include <algorithm>
    #include <vector>

    long myrandom( long N )
    {
          std::vector<long> vl( N ); // 定义一个大小为N的vector
           for ( long i=0; i<N; ++i )
           {
                   vl[i] = i;
           }

           std::random_shuffle( vl.begin(), vl.end() );

           return (*vl.begin());
    }

    random_shuffle 还有一个三参数的重载版本

    random_shuffle( RandomAccessIterator _First, RandomAccessIterator _Last, RandomNumberGenerator& _Rand )

    第三个参数可以接受一个自定义的随机数生成器来把前两个参数之间的元素随机化。

    这个方法的缺陷就是,如果只是需要一个随机数的话,当N很大时,空间消耗很大!

    展开全文
  • c++随机数生成代码

    2014-02-24 18:36:13
    既可以在不指定范围产生随机数 也可以在指定范围产生随机数,产生0某个数的随机数
  • C++随机数生成(无关联随机数也包括伪随机数的生成)
  • C++随机数生成QQ号

    2019-05-08 22:13:33
    C++随机数生成QQ号 #include <iostream> #include <stdlib.h> #include <time.h> using namespace std; void main() { int num = 0;//QQ位数 int number = 0;//QQ个数 cout << "请...

    C++随机数生成QQ号

    #include <iostream>
    #include <stdlib.h>
    #include <time.h>
    
    using namespace std;
    
    void main() {
    	int num = 0;//QQ位数
    	int number = 0;//QQ个数
    
    	cout << "请输入QQ号的位数" << endl;
    	cin >> num;//输入QQ位数
    
    	cout << "请输入生成的个数" << endl;
    	cin >> number;//输入QQ个数
    
    	srand(time(0));//设置种子
    
    	cout << "-------------" << endl;
    
    	while (number--)//循环条件
    	{
    		int* shu = new int[num];//动态创建数组		
    		for (int i = 0; i < num; i++)
    		{
    			*(shu + i) = rand() % 9;//间值访问数组赋值
    			cout << *(shu + i);//输出
    		}
    		cout << endl;
    		delete shu;//释放
    	}
    	cout << "-------------" << endl;
    }
    
    

    效果图:
    在这里插入图片描述

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  • C++随机数生成

    2011-09-22 11:28:48
    C++随机数生成C++随机数生成C++随机数生成
  • C/C++ 随机数生成器的 随机化

    万次阅读 2019-03-12 14:05:55
    C/C++ 随机数生成器的 随机化 为何要随机化? 因为rand函数实际上生成的并不是正在的随机数,而是伪随机数。(具体表现在 重复调用rand会生成看似随机的数字序列,但然而程序每次执行的时产生的序列都是重复的。) ...
  • C++ 随机数生成总结

    千次阅读 2017-03-31 22:09:26
    一、C++中不能使用random()函数 ================================================================================== ...C++中常用rand()函数生成随机数,但严格意义上来讲生成的只是伪随机数(pseudo-ran
  • GRand(比如 Gee-Rand)是一个 C++ 随机数生成库,具有简单易用的界面。 需要 C++11 或更高版本。 不用于加密用途。 特征 非常容易使用。 高质量的随机数(使用 32 位 Mersenne Twister 引擎:MT19937)。 生成...
  • c/c++随机数生成

    2011-10-26 09:45:02
    C/C++生成随机数的实现,有c的实现也有c++的实现,新手可以看一下。
  • 如果觉得c++自带的rand()生成随机数不理想,想使用高质量的快速随机数产生器boost::mt19337,但又没有安装boost库,然后又不想用c++ 11,那怎么办?用下面这个吧。
  • c++ 随机数生成

    2016-06-21 15:54:39
    一、标准库(被包含于中)提供两个帮助生成伪随机数的函数: 函数一:int rand(void); 从srand (seed)中指定的seed开始,返回一个[seed, RAND_MAX(0x7fff))间的随机整数。 函数二:void srand(unsigned ...
  • c/c++ 随机数生成

    2019-09-22 14:10:11
    当程序需要一个随机数时有两种情况下使用: ...原因:rand()函数生成的是一个伪随机数列,生成随机数依据随机数种子,如果随机数种子相同那么每次生成随机数也会相同。在不同的使用情况下需要注意用法。 ...

空空如也

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