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C++中怎么生成随机数

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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-random integral number）。生成随机数时需要我们指定一个种子，如果在程序内循环，那么下一次生成随机数时调用上一次的结果作为种子。但如果分两次执行程序，那么由于种子相同，生成的“随机数”也是相同的。

在工程应用时，我们一般将系统当前时间(Unix时间)作为种子，这样C++产生随机数更接近于实际意义上的随机数。给一下例程如下：

  1. #include < iostream> 
  2. #include < ctime> 
  3. #include < cstdlib> 
  4. using namespace std;  
  5. int main()  
  6. {  
  7. double random(double,double);  
  8. srand(unsigned(time(0)));  
  9. for(int icnt = 0; icnt != 10; ++icnt)  
  10. cout < <  "No." < <  icnt+1 < <  ": " < <  
    int(random(0,10))< <  endl;  
  11. return 0;  
  12. }  
  13. double random(double start, double end)  
  14. {  
  15. return start+(end-start)*rand()/(RAND_MAX + 1.0);  
  16. }  
  17. /* 运行结果  
  18. * No.1: 3  
  19. * No.2: 9  
  20. * No.3: 0  
  21. * No.4: 9  
  22. * No.5: 5  
  23. * No.6: 6  
  24. * No.7: 9  
  25. * No.8: 2  
  26. * No.9: 9  
  27. * No.10: 6  
  28. */ 

利用这种C++产生随机数的方法能不能得到完全意义上的随机数呢？似乎9有点多哦？却没有1,4,7？！我们来做一个概率实验，生成1000万个随机数，看0-9这10个数出现的频率是不是大致相同的。程序如下：

  1. #include < iostream> 
  2. #include < ctime> 
  3. #include < cstdlib> 
  4. #include < iomanip> 
  5. using namespace std;  
  6. int main()  
  7. {  
  8. double random(double,double);  
  9. int a[10] = {0};  
  10. const int Gen_max = 10000000;  
  11. srand(unsigned(time(0)));  
  12. for(int icnt = 0; icnt != Gen_max; ++icnt)  
  13. switch(int(random(0,10)))  
  14. {  
  15. case 0: a[0]++; break;  
  16. case 1: a[1]++; break;  
  17. case 2: a[2]++; break;  
  18. case 3: a[3]++; break;  
  19. case 4: a[4]++; break;  
  20. case 5: a[5]++; break;  
  21. case 6: a[6]++; break;  
  22. case 7: a[7]++; break;  
  23. case 8: a[8]++; break;  
  24. case 9: a[9]++; break;  
  25. default: cerr < <  "Error!" < <  endl; exit(-1);  
  26. }  
  27. for(int icnt = 0; icnt != 10; ++icnt)  
  28. cout < <  icnt < <  ": " < <  setw(6) < <  
    setiosflags(ios::fixed) < <  setprecision(2) < <  
    double(a[icnt])/Gen_max*100 < <  "%" < <  endl;  
  29. return 0;  
  30. }  
  31. double random(double start, double end)  
  32. {  
  33. return start+(end-start)*rand()/(RAND_MAX + 1.0);  
  34. }  
  35. /* 运行结果  
  36. * 0: 10.01%  
  37. * 1: 9.99%  
  38. * 2: 9.99%  
  39. * 3: 9.99%  
  40. * 4: 9.98%  
  41. * 5: 10.01%  
  42. * 6: 10.02%  
  43. * 7: 10.01%  
  44. * 8: 10.01%  
  45. * 9: 9.99%  
  46. */ 

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