如何改进`rand()`函数生成的随机数质量？

`rand()`函数生成的随机数实际上并非真正的随机数，而是伪随机数，因为它的结果是由算法计算得出的，而不是从物理随机源产生的。如果想要提高生成随机数的质量，有以下几种常见方法：

1. **线程安全**：如果你的应用涉及到多线程，应当使用`std::mt19937`或`<random>`库提供的线程安全版本，比如`std::default_random_engine`，它们基于Mersenne Twister算法，比`rand()`有更好的随机性和一致性。

#include <random>
// 创建线程安全的随机数引擎
std::default_random_engine generator(std::chrono::system_clock::now().time_since_epoch().count());

2. **种子初始化**：尽可能提供高质量的种子，避免每次都使用默认的或者不变的种子，例如使用高精度的时间点。

3. **分布函数**：结合特定的分布函数，如`std::uniform_int_distribution`、`std::normal_distribution`等，来限制生成随机数的范围并使其更加均匀。

4. **质量评估**：使用统计测试工具对生成的随机数序列进行评估，例如检查是否有周期性的模式。

5. **外部随机数源**：在某些情况下，如果你可以访问硬件级别的随机数生成器（如/dev/urandom），那么它的随机性会更好。

#include <random>
#include <fstream>

// 使用文件流读取外部随机数据作为种子
std::ifstream seed_file("random_seed.txt");
unsigned long long seed;
seed_file >> seed;
std::default_random_engine generator(seed);

请注意，虽然上述方法可以改善伪随机数的外观，但它们本质上仍然是确定性的，无法达到完全的真随机。