数据结构生成随机数种子

在数据结构中生成随机数种子是为了在需要使用随机数的算法或操作中保证每次运行时得到的随机数序列是不同的。生成随机数种子的方法有多种，以下是其中两种常见的方法：

1. 使用系统时间作为随机数种子：可以通过获取当前系统时间的方式来生成随机数种子。由于系统时间每次都在不断变化，因此每次生成的随机数序列也会不同。

2. 使用伪随机数生成器的种子：伪随机数生成器是一种通过确定性算法生成看似随机的数列。可以使用一个固定的种子值来初始化伪随机数生成器，从而得到相同的随机数序列。常见的种子值可以是一个固定的整数，或者是从其他随机事件中获取的值，比如用户输入的随机数。

相关问题

Random 类的应用。猜数字游戏。生成一个 1 到 10 之间的随机整数，用户从键盘输 入猜想的数字，程序将用户输入的数字和生成的整数进行比较，并给出相应的提示，直 到用户猜中为止。 提示： 1) 生成随机数对象 (注意随机数的生成种子)，并生成随机数； 2) 利用循环结构实现用户输入的数据和生成的随机数进行比

较； 3) 根据用户输入的数字与生成的随机数的大小关系给出相应的提示； 4) 当用户猜中时，输出恭喜语句结束程序。

以下是使用 Java 语言实现的代码示例：

import java.util.Random;
import java.util.Scanner;

public class GuessingGame {
    public static void main(String[] args) {
        Random random = new Random(System.currentTimeMillis()); // 以当前时间作为随机数生成种子
        int answer = random.nextInt(10) + 1; // 生成1到10之间的随机整数
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        int guess;
        do {
            System.out.print("请输入你猜测的数字（1-10）：");
            guess = scanner.nextInt();
            if (guess > answer) {
                System.out.println("你猜的数字太大了！");
            } else if (guess < answer) {
                System.out.println("你猜的数字太小了！");
            }
        } while (guess != answer);
        System.out.println("恭喜你猜中了！");
    }
}

程序运行示例：

请输入你猜测的数字（1-10）：5
你猜的数字太小了！
请输入你猜测的数字（1-10）：8
你猜的数字太大了！
请输入你猜测的数字（1-10）：7
你猜的数字太大了！
请输入你猜测的数字（1-10）：6
恭喜你猜中了！

生成随机数c++写法

### C++ 中生成随机数的几种常见写法

在C++中生成随机数有多种方法，以下是常用的三种方式：

#### 1. 使用 `rand()` 和 `srand()`
这是最传统的C风格的方式。首先需要包含头文件 `<cstdlib>` 并引入时间库 `<ctime>` 来初始化种子。

#include <iostream>
#include <cstdlib> // 包含 rand(), srand()
#include <ctime>   // 包含 time()

int main() {
    std::srand(std::time(0)); // 初始化随机数发生器
    int random_number = std::rand(); // 获取一个伪随机整数值
    std::cout << "Random number (old way): " << random_number % 100 + 1 << '\n'; // 输出范围 [1, 100] 内的数字
}

这种方法简单直接但不太准确，并且产生的序列可能是周期性的，适合对质量要求不高的一般应用场合；而且需要注意的是每次运行程序前应该设置一次种子以免结果总是相同。

#### 2. 使用 C++11 标准提供的新工具
从 C++11 开始，标准库提供了更高质量、更高性能以及更多类型的随机引擎和分布函数，在`<random>` 文件下可以找到相关内容。

示例如下：

#include <iostream>
#include <random>

int main(){
    // 定义随机设备作为真正的熵源用于初始值设定点
    std::random_device rd;

    // 创建基于 Mersenne Twister 算法 的 mt19937 引擎实例并用上述真随机数种之
    std::mt19937 gen(rd());

    // 设定均匀分布在[1,6]之间的离散型概率密度函数（即骰子）
    std::uniform_int_distribution<> dis(1, 6);

    for(int n=0;n<10;++n){
        std::cout<<dis(gen)<<" "; // 模拟掷十次色子的结果
    }
}

此段代码展示了如何创建MT19937随机数生成器及指定范围内整数分布，然后结合循环结构打印出一系列满足条件的数据点。

#### 3. 使用 C++14/C++17 提供的新特性 - 高精度时钟做种子
如果想要更好的随机性和避免多线程竞争带来的不确定性，则推荐采用更高版本的标准里新增加的时间戳特性来做seed:

#include <iostream>
#include <chrono>
#include <random>

unsigned seed = std::chrono::steady_clock::now().time_since_epoch().count();
std::default_random_engine generator(seed);
std::uniform_real_distribution<double> distribution(-5.0,5.0); 

for (auto i = 0; i != 10 ; ++i)
{
     double number = distribution(generator);
     cout << number << endl;
}

这里我们利用了高分辨率定时器获得精确度更高的种子信息，使得每次启动应用程序都能得到几乎完全独立而不可预测的结果集。同时将生成实数而非仅限于整数。

综上所述，对于现代C++来说建议尽量选择第二种或第三种方案来保证足够强度的安全性和良好的统计特征。