如何利用?random?庫中的組件生成符合條件的隨機數。

隨機數引擎類是可以獨立運行的隨機數發生器，它以均勻的概率生成某一類型的隨機數，但無法指定隨機數的范圍、概率等信息。因此，它也被稱為“原始隨機數發生器”，由于不能指定生成隨機數的范圍，它通常不會被單獨使用。

隨機數分布類是一個需要于隨機數引擎類的支持才能運行的類，但是它能根據用戶的需求利用隨機數引擎生成符合條件的隨機數，例如某一區間、某一分布概率的隨機數。

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隨機數引擎類都支持的操作如下：

名稱功能

Engine e	創建一個引擎。
Engine e(s)	創建一個引擎，并用 s 作為種子。
e.seed(s)	使用種子 s 充值 e 的狀態。
e.min( ), e.max( )	e 能生成的最小值和最大值。
e.discard(u)	將 e 推進 u 步（u 的類型為 unsigned long long）。

隨機數分布類共有的操作：

名稱功能

U u	創建一個分布類 u 。
u(e)	用隨機數引擎 e 生成隨機數（u 代表隨機數分布類）。
u.min( )	u 能生成的最小值。
u.max( )	u 能生成的最大值。
u.reset( )	重置 u 的狀態，使隨后 u 生成的值不受之前的值影響 。

隨機非負數——default_random_engine

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default_random_engine 是一個隨機數引擎類。它定義的調用運算符返回一個隨機的 unsigned 類型的值。

因此，若想生成 10 個隨機非負數并輸出，程序可以這么寫：

#include <iostream> #include <random> using namespace std; int main( ){ default_random_engine e; for(int i=0; i<10; ++i) cout<<e( )<<endl; return 0; }

在我們的系統中，測試結果為：

16807 282475249 1622650073 984943658 1144108930 470211272 101027544 1457850878 1458777923 2007237709

可以看出，還是比較“隨機”的。

當然，default_random_engine 也只是一個偽隨機數發生器，如果在運行一次程序，得到結果將還是這幾個數。

若想令每次運行程序時的生成結果不同，可以為其設置較為隨機的種子，比如當前系統的時間。

特定范圍的非負數——uniform_int_distribution

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uniform_int_distribution 是一個隨機數分布類，也是個模板類，模板參數為生成隨機數的類型（不過只能是 int、unsigned、short、unsigned short、long、unsigned long、long long、unsigned long long 中的一種）。它的構造函數接受兩個值，表示隨機數的分布范圍（閉區間）。

因此，一個生成 0 到 9 的隨機數程序可以這么寫：

#include <iostream> #include <random> using namespace std; int main( ){ default_random_engine e; uniform_int_distribution<unsigned> u(0, 9); for(int i=0; i<10; ++i) cout<<u(e)<<endl; return 0; }

在我們的系統中，它的生成結果為：

0 1 7 4 5 2 0 6 6 9

隨機浮點數——uniform_real_distribution

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uniform_real_distribution 是一個隨機數分布類，它也是模板類，參數表示隨機數類型（可選類型為 float、double、long double）。構造函數也需要最大值和最小值作為參數。

下面是一個生成 10 個 0~1 之間的隨機浮點數的例子：

#include <iostream> #include <random> using namespace std; int main( ){ default_random_engine e; uniform_real_distribution<double> u(0.0, 1.0); for(int i=0; i<10; ++i) cout<<u(e)<<endl; return 0; }

在我們的系統上的結果為：

0.131538 0.45865 0.218959 0.678865 0.934693 0.519416 0.0345721 0.5297 0.00769819 0.0668422

隨機布爾值——bernoulli_distribution

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bernoulli_distribution 是一個分布類，但它不是模板類。它的構造函數只有一個參數，表示該類返回 true 的概率，該參數默認為 0.5 ，即返回 true 和 false 的概率相等。

下面是一個生成 10 個隨機布爾值的例子：

#include <iostream> #include <random> using namespace std; int main( ){ default_random_engine e; bernoulli_distribution u; for(int i=0; i<10; ++i) cout<<u(e)<<endl; return 0; }

在我們的系統上的結果為：

1 1 1 0 0 0 1 0 1 1

總結

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常用的隨機數類如下：

• default_random_engine：隨機非負數（不建議單獨使用）。
• uniform_int_distribution：指定范圍的隨機非負數。
• uniform_real_distribution：指定范圍的隨機實數。
• bernoulli_distribution：指定概率的隨機布爾值。

事實上，random 庫的功能極其豐富，其中的隨機數引擎不止有 default_random_engine 一個，分布類也遠遠不止上述三個。它還能進行泊松分布、正態分布、抽樣分等高級的隨機數功能，想詳細了解這些內容請去查閱其他資料。我可能要等好久才能把這些內容補上。

C++11中的random類

random類是C++11中增加的類，該類可以用于生成隨機數，具有C語言中rand生成偽隨機數的功能，但其功能更強大。原生支持生成浮點數，及分布類。?

隨機數發生器主要由分布對象和隨機數引擎對象組成。其中隨機數引擎用于根據隨機數種子來產生隨機數，分布對象對產生的隨機數根據需求進行分布。
random中定義了多種隨機數引擎及分布類型，常用的引擎是默認偽隨機數引擎類default_random_engine，常用的分布類有產生整型分布的uniform_int_distribution，產生浮點型的分布uniform_real_distribution。?

舉例

該程序輸出15個double類型的隨機數

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

#include <random> #include <iostream> #include <ctime> //該函數接受三個參數分別指定隨機數范圍和種子，返回double double random_unint(unsigned int min, unsigned int max, unsigned int seed = 0) { static std::default_random_engine e(seed); static std::uniform_real_distribution<double> u(min, max); return u(e); } int main(void) { for (int i = 0; i < 15; ++i) { std::cout << random_unint(0, 15, time(NULL)) << " "; } std::cout << std::endl; return 0; }

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需要注意

1.一個給定的隨機數發生器一直會生成相同的隨機數序列。一個函數如果定義了局部的隨機數發生器，應該將其（包括引擎和分布對象）定義為static的，否則每次調用函數都會生成相同的序列。也就是說定義成static后每次調用還是之前那個發生器，第一次調用產生一批隨機數，再次調用將產生接下來的隨機數，否則每次調用產生的都是最前面的那些隨機數。

2.依然需要使用time來做為種子產生每個不同時刻都不同的隨機序列，但由于time默認返回的是以秒計的時間，所以有可能多次使用的都是相同的種子。?

偽隨機數引擎

1.隨機數引擎支持的操作如下：?

• Engine e; //默認構造函數，使用該引擎類型的默認種子
• Engine e(s); //使用整型s做為種子
• e.seed(s); //使用整型s重置引擎狀態
• e.min(); //返回此引擎所能生成的最小和最大值
• e.max();
• Engine::result_type //此引擎生成的類型（unsigned）
• e.discard(u); //將引擎推進u步，u為unsigned long long類型?

2.隨機數引擎使用

1 2	std::default_random_engine e; //生成隨機的無符號數 std::cout << e(); //通過()調用對象生成下一個隨機數并輸出

作者：zhaosiyi
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總結

以上是生活随笔為你收集整理的随机值获取—random的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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