c++的均匀随机数如何生成

在 C++ 中，生成均匀随机数通常使用 `<random>` 标准库。以下是一个简单的例子，展示如何生成范围在 [0, 1) 内的伪随机浮点数：

#include <iostream>
#include <random>

int main() {
    // 初始化一个随机数引擎
    std::default_random_engine generator(std::chrono::system_clock::now().time_since_epoch().count());

    // 定义一个均匀分布的随机数生成器
    std::uniform_real_distribution<double> distribution(0.0, 1.0);

    // 生成并打印随机数
    double random_number = distribution(generator);
    std::cout << "Random number between 0 and 1: " << random_number << std::endl;

    return 0;
}

在这个例子中，`std::default_random_engine` 用于创建随机数源，`std::uniform_real_distribution` 则表示生成的随机数分布在指定范围内。你可以根据需要调整这个范围。

相关问题

C++使用随机数生成正整数

在C++中，你可以使用 `<cstdlib>` 或 `<random>` 标准库来生成随机正整数。这里我们主要看两个方法：

1. **使用 `rand()` 函数** (C风格)：

   #include <cstdlib>
   #include <ctime>

   // 首先需要设置随机数种子（确保每次程序启动时生成不同的随机数）
   std::srand(std::time(0));

   // 使用 rand() 函数生成0到RAND_MAX之间的随机数（包含0，但通常大于INT_MAX）
   int randomInteger = std::rand() % RAND_MAX + 1;

2. **使用 `<random>` 库** (现代C++11及以上):

   #include <iostream>
   #include <random>

   std::default_random_engine generator; // 创建随机引擎
   std::uniform_int_distribution<int> distribution(1, 100); // 定义均匀分布，范围从1到100

   // 生成一个随机数
   int randomInteger = distribution(generator);

在这个现代方法中，`uniform_int_distribution` 可以让你更精确地控制随机数的范围，并且`default_random_engine` 提供了更好的随机性和性能。

C++ 均匀随机数 用高精度时间做种子

在C++中，如果你想要利用高精度的时间作为生成均匀随机数的种子，可以借助`<chrono>`库提供的高精度时间函数，并结合C++标准库中的`<random>`库。这里是一个简单的示例：

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

// 获取当前时间的高精度值
unsigned long long get_high_resolution_time() {
    auto now = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    return std::chrono::duration_cast<std::chrono::nanoseconds>(now.time_since_epoch()).count();
}

int main() {
    // 使用高精度时间作为随机数生成器的种子
    unsigned long long seed = get_high_resolution_time();

    // 创建一个随机数引擎，基于上述种子
    std::default_random_engine generator(seed);

    // 定义一个均匀分布的随机数生成器
    std::uniform_int_distribution<int> distribution(0, 99); // 示例范围为0到99

    // 生成并打印随机数
    int random_number = distribution(generator);
    std::cout << "Random number: " << random_number << std::endl;

    return 0;
}

在这个例子中，每次程序运行时，它都会使用当前的高分辨率时间作为随机数生成器的种子，所以每次生成的随机数序列可能会不同。