大家在寫 C/C++ 程序時，難免會遇到要求獲取某個范圍內(nèi)的隨機數(shù)，我查閱了一些資料后，總結(jié)如下。本文分兩部分，先介紹 C 語言中與隨機數(shù)相關(guān)的兩個函數(shù) srand 和 rand，后介紹 C++ 中的 random 庫，每一部分最后會給出生成特定范圍內(nèi)的隨機數(shù)模板供參考。

1 C 語言中的 srand 和 rand

1.1 實現(xiàn)

下面是 VC 的實現(xiàn)，GCC 的實現(xiàn)比 VC 的復(fù)雜，但基本原理是一樣的。 [cpp] view plaincopyprint?

#define?RAND_MAX?32767??//?in?<stdlib.h>??

??

unsigned?long?_Randseed?=?1;????//?global?seed??

??

void?srand(unsigned?int?seed)?{??

????_Randseed?=?seed;??

}??

??

int?rand(void)?{??

????_Randseed?=?_Randseed?*?1103515245?+?12345;??

??

????return?((unsigned?int)(_Randseed?>>?16)?&?RAND_MAX);??

}??

第一次接觸 C 語言中的隨機數(shù)時，很疑惑為什么有種子這個玩意，只提供一個產(chǎn)生隨機數(shù)的函數(shù)不就行了嗎，看了上面的源碼后，就明白了，因為計算機不能產(chǎn)生真正的隨機數(shù)，只能靠數(shù)學(xué)的方法產(chǎn)生偽隨機數(shù)。srand 函數(shù)的作用是設(shè)置種子，如果不設(shè)置的話種子（上面的 _Randseed）則默認(rèn)初始是1，種子是全局變量。rand 的實現(xiàn)就跟數(shù)論有關(guān)了，上面的實現(xiàn)用的是線性同余法。可以看到它的返回值范圍是 [0, RAND_MAX]。

1.2 time

既然計算機不能產(chǎn)生真正的隨機數(shù)，那怎么才能使程序每次運行的結(jié)果不同呢？總得有個隨機的東西，那就借助 time 這個函數(shù)產(chǎn)生種子，引入一個新東西又會帶來一些坑，我早年寫過這種程序：

[cpp] view plaincopyprint?

//?生成十個隨機數(shù)（錯誤用法）??

for?(int?i?=?0;?i?<?10;?++i)?{??

????srand((unsigned?int)time(NULL));??

????printf("%d:?%d\n",?i,?rand());??

}??

它將產(chǎn)生10個相同的數(shù)。要解釋這個問題，就得弄懂 time 這個函數(shù)，它的函數(shù)原型如下： [cpp] view plaincopyprint?

time_t?time(time_t?*timer);??

它返回“當(dāng)前時間”，這個“時間“的類型是 time_t，在 VC 中被 typedef 為 unsigned long，標(biāo)準(zhǔn)中只規(guī)定它是個算數(shù)類型，至于它是如何表示時間的未定義。一般是返回?UNIX 時間戳，定義為從格林威治時間1970年01月01日00時00分00秒起至現(xiàn)在的總秒數(shù)。上面的程序執(zhí)行時很快，在一秒內(nèi)完成循環(huán)，所以它產(chǎn)生了相同的隨機數(shù)。

1.3 my rand

下面提供兩個生成隨機數(shù)的模板。

[cpp] view plaincopyprint?

int?g_is_first?=?1;??

??

/*?

**?return?a?random?integer?in?the?interval?

**?[a,?b]?

*/??

int?uniform_int(int?a,?int?b)?{??

????if?(g_is_first)?{??

????????g_is_first?=?0;??

????????srand((unsigned?int)time(NULL));??

????}??

??

????return?(int)((double)rand()?/?((RAND_MAX?+?1.0)?/?(b?-?a?+?1.0))?+?a);??

}??

??

/*?

**?return?a?random?real?in?the?interval?

**?[a,?b]?(also?[a,?b))?

*/??

double?uniform_real(double?a,?double?b)?{??

????if?(g_is_first)?{??

????????g_is_first?=?0;??

????????srand((unsigned?int)time(NULL));??

????}??

??

????return?(double)rand()?/?((double)RAND_MAX?/?(b?-?a))?+?a;??

}??

為了保證 srand 函數(shù)只執(zhí)行一次，這里用了全局標(biāo)志 g_is_first。其實最好在頭文件中定義接口，在源文件中實現(xiàn)，這里為了使用方便就全放一起了。當(dāng)要求的隨機數(shù)范圍過大時，uniform_int 和 uniform_real 貌似有 bug。

2 C++ 中的 random 庫

在 random 庫中有隨機數(shù)發(fā)生器（random engine/generator）和分布（distribution），它們的具體用法我就不在這說了。我個人認(rèn)為 engine 存儲了種子，將 C 語言中的全局種子封裝起來了。uniform distribution 中只存儲了最大值和最小值（即平均分布的兩個參數(shù)）。還有個真正的 engine 叫 std::random_device，它根據(jù)機器的各種實時參數(shù)產(chǎn)生隨機數(shù)，標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定它的實現(xiàn)是可選的，有的編譯器（如 MinGW）目前不支持，產(chǎn)生的還是偽隨機數(shù)，不過?VC 及?Linux 平臺上的 GCC?是支持的，下面的程序假設(shè)用戶的編譯器支持。 [cpp] view plaincopyprint?

/*?

**?return?a?random?integer?in?the?interval?[a,?b]?

*/??

int?uniform_int(int?a,?int?b)?{??

????static?std::default_random_engine?e{std::random_device{}()};?//?avoid?"Most?vexing?parse"??

????static?std::uniform_int_distribution<int>?u;??

??

????return?u(e,?decltype(u)::param_type(a,?b));??

}??

??

/*?

**?return?a?random?real?in?the?interval?[a,?b]?(also?[a,?b))?

*/??

double?uniform_real(double?a,?double?b)?{??

????static?std::default_random_engine?e{std::random_device{}()};??

????static?std::uniform_real_distribution<double>?u;??

??

????return?u(e,?decltype(u)::param_type(a,?b));??

}??

最后，還有個問題沒搞懂：能否始終用 random_device 代替 default_random_engine ？它們的區(qū)別是什么？

參考資料

[1] C 標(biāo)準(zhǔn)庫 [2] C 和指針 [3] 隨機數(shù)是騙人的，.Net、Java、C為我作證 [4]?How to generate a random number in C? [5]?Generate random numbers uniformly over an entire range [6]?Generate a random number within range? [7]?C++ random float number generation [8] C++ Primer [9]?How to make sure a function is only called once


from: http://blog.csdn.net/Justme0/article/details/41547761

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的C/C++ 中生成特定范围内的随机数的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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