std::uniform_real_distribution<float> randDis(0, 1.0);
时间: 2024-09-20 07:18:14 浏览: 20
`std::uniform_real_distribution<float>` 是 C++ 标准库 `<random>` 中的一个模板类,用于生成在特定范围内均匀分布的浮点数。在这个例子中,`randDis` 就是一个 `uniform_real_distribution` 的实例,它的上下限分别是 0 和 1.0(包括 0 但不包括 1.0)。当你调用这个分布对象的 `generate()` 函数,并传入一个随机数生成器(如 `default_random_engine`),它会返回一个在 [0, 1) 区间内的伪随机浮点数。
举个简单的例子:
```cpp
#include <iostream>
#include <random>
int main() {
std::random_device rd; // 获取随机种子
std::mt19937 gen(rd()); // 使用Mersenne Twister算法创建随机引擎
std::uniform_real_distribution<float> randDis(0.0f, 1.0f);
float random_float = randDis(gen);
std::cout << "Random floating point number between 0 and 1: " << random_float << std::endl;
return 0;
}
```
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C++ 生成0-n的浮点数
在C++中,生成0到n之间的浮点数可以使用随机数生成函数库,比如`<random>`头文件提供的功能。下面是一个简单的例子,展示了如何使用C++标准库来创建一个均匀分布的浮点数,范围从0到n:
```cpp
#include <iostream>
#include <random>
// 定义一个生成器
std::default_random_engine generator(std::chrono::system_clock::now().time_since_epoch().count());
// 定义一个分布,范围是从0到n
std::uniform_real_distribution<double> distribution(0.0, static_cast<double>(n));
double generateRandomFloat(double n) {
return distribution(generator);
}
int main() {
double n = 10.0; // 可以替换为你想要的任意数值
double random_float = generateRandomFloat(n);
std::cout << "A random float between 0 and " << n << " is: " << random_float << std::endl;
return 0;
}
```
这个程序首先通过时间戳初始化了一个随机数生成器,然后定义了一个`uniform_real_distribution`,它会生成0到n之间的浮点数。`generateRandomFloat`函数用于实际生成随机数。
c++生成随机浮点数
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```cpp
#include <random>
#include <iostream>
double generate_random(float min, float max) {
// 创建一个随机数生成器,一般使用当前时间作为种子
std::default_random_engine generator(std::chrono::system_clock::now().time_since_epoch().count());
// 创建一个在指定范围内的均匀分布
std::uniform_real_distribution<float> distribution(min, max);
// 生成并返回随机浮点数
return distribution(generator);
}
int main() {
float low = 0.0f;
float high = 10.0f;
float random_float = generate_random(low, high);
std::cout << "Generated random float between " << low << " and " << high << ": " << random_float << "\n";
return 0;
}
```
上述代码首先创建了一个范围在`min`到`max`之间的`uniform_real_distribution`,然后通过调用该分布的`generate`方法获取随机值。