std::default_random_engine 与 std::rand() 的区别

std::default_random_engine 是 C++11 中引入的伪随机数生成器，它比 std::rand() 更加灵活和可控。std::default_random_engine 提供了多种分布函数，可以生成不同分布的随机数序列。同时，它的随机数生成算法也更加复杂和难以预测，生成的随机数更加均匀和随机。

std::rand() 是 C 标准库中的随机数生成函数，它使用的是线性同余算法，生成的随机数序列存在周期性和统计规律，容易被预测和破解。同时，它只能生成均匀分布的随机数序列，无法生成其他分布的随机数。

因此，在 C++11 及以后的版本中，建议使用 std::default_random_engine 来生成随机数序列，以获得更好的随机性和可控性。

相关问题

std random

引用给出了一些关于C++中的随机数生成器的例子。在C++中，随机数可以通过使用随机数引擎和随机数适配器来生成。其中，std::random_device是一个随机数引擎，它可以从系统中获取真正的随机数。可以通过不同的参数来初始化std::random_device，比如使用默认的token、请求特定的设备、请求非阻塞的设备或者使用硬件生成随机数。示例代码中的demo函数使用std::random_device来生成随机数。

引用给出了另一个示例，展示了如何使用std::mt19937引擎和std::generate_canonical函数来生成随机数。在这个示例中，首先创建了一个std::random_device对象rd，然后使用rd来初始化std::mt19937引擎，最后使用std::generate_canonical函数生成一个[0,1)范围内的随机数。

引用展示了一个使用typedef定义的类型knuth_b，它是一个使用std::minstd_rand0引擎和256作为种子序列的std::shuffle_order_engine。这个类型可以用来生成乱序的随机数。

综上所述，C++中的std::random_device、std::mt19937和std::shuffle_order_engine是用于生成随机数的工具。可以根据需要选择合适的引擎和适配器来生成所需的随机数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [C++11中随机数生成器（random）](https://blog.csdn.net/A_cainiao_A/article/details/129250543)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

rrt中 定义'p_rand’的代码

在《Real-Time Robotics Toolkit》(RTT) 中，`p_rand`通常是一个随机数生成器的指针，用于在实时系统中生成伪随机数。然而，RTT本身并没有预定义这个名称的函数或变量，它是一个框架，允许用户自定义模块的行为。如果你想在RTT中定义一个名为 `p_rand` 的随机数生成器，可能会在一个模块的初始化函数中创建，例如：

// 假设我们有一个名为RandomGenerator的类
class RandomGenerator {
public:
    explicit RandomGenerator(double seed = time(nullptr)) {
        // 使用某种库（如C++11的std::default_random_engine和std::uniform_real_distribution）
        generator_ = std::make_shared<std::mt19937>(seed);
        distribution_ = std::uniform_real_distribution<>(0.0, 1.0); // 生成[0,1)范围内的浮点数
        p_rand = generator_->begin(); // 创建一个指向迭代器的指针
    }

private:
    std::shared_ptr<std::mt19937> generator_;
    std::uniform_real_distribution<> distribution_;
    decltype(generator_->begin()) p_rand; // 指向随机数序列的迭代器
};

// 然后在你的RTT模块中实例化并赋值给需要的变量
MyModule *module = new MyModule();
module->setRandGenerator(new RandomGenerator());

这里假设`generator_`是一个随机数引擎，`distribution_`是一个分布，而`p_rand`是访问随机数序列的一个迭代器。请注意，在实际使用前，你需要确保已经包含了相关的头文件，并且正确链接了所需的库。