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 ]

get_random

### Java 中的随机数生成

在 Java 编程语言中，`java.util.Random` 类提供了多种方法来创建随机数。例如，可以使用 `nextInt()` 方法生成指定范围内的整数，或者使用 `nextDouble()` 来获得介于 0.0 和 1.0 之间的双精度浮点数[^1]。

import java.util.Random;

public class RandomExample {
    public static void main(String[] args) {
        Random rand = new Random();
        
        int randomNumber = rand.nextInt(100); // Generates a number between 0 and 99
        System.out.println("Random Integer: " + randomNumber);
        
        double randomDouble = rand.nextDouble(); // Generates a value from 0.0 up to but not including 1.0
        System.out.println("Random Double: " + randomDouble);
    }
}

对于更复杂的场景，还可以考虑使用 `ThreadLocalRandom` 或者 `SecureRandom` 提供的安全增强型随机数生成功能。

### Linux 下的真随机数生成

在 Linux 操作系统环境中，存在专门设计用来生产高质量随机数值的真实随机数发生器 (TRNG)，这些设备通常依赖硬件特性如环境噪声等物理现象作为熵源[^2]。应用程序可以通过读取 `/dev/random` 文件接口访问此类服务：

head -c 8 /dev/random | od -An -tx1 | head -n 1 | tr ' ' '\n'

这段命令会从 TRNG 获取八个字节的数据并将其转换成十六进制表示形式输出给用户查看。

### C++ 随机数生成机制

C++ 支持标准模板库(STL)里的 `<random>` 头文件定义了一系列分布类以及引擎类用于构建灵活多样的伪随机序列生成方案[^3]。下面给出一段简单的例子展示如何利用默认 Mersenne Twister 引擎配合均匀分布模型完成基本操作：

#include <iostream>
#include <random>

int main() {
    std::mt19937 gen(std::random_device{}()); // Use Mersenne twister engine with seed generated by hardware RNG
    
    std::uniform_int_distribution<> dis(1, 6);

    for(int n=0; n<10; ++n){
      std::cout << dis(gen) << ' ';
    }

    return 0;
}

此程序片段展示了怎样初始化一个基于梅森旋转算法(MT19937) 的随机数生成器实例，并通过设置上下限参数的方式控制所产生物品的具体区间范围。

### CUDA 平台上的 cuRAND 库应用

当涉及到 GPU 加速计算时，在 NVIDIA CUDA 架构下工作的开发者们可以选择官方提供的 cuRAND 库来进行高效的并行化随机抽样工作[^4]。以下是采用 CURAND_RNG_PSEUDO_DEFAULT 默认伪随机数生成模式的一个简单案例说明：

#include <stdio.h>
#include <curand_kernel.h>

__global__ void setup_kernel(curandState *state, unsigned long seed) {
    int idx = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
    curand_init(seed, idx, 0, &state[idx]);
}

__global__ void generate_random_numbers(float* d_output, curandState* state) {
    int idx = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
    float val = curand_uniform(&state[idx]);    
    d_output[idx] = val;
}

// Host code omitted...

上述代码实现了两个内核函数：一个是负责初始化状态数组；另一个则是实际执行随机采样的部分。注意这里仅给出了核心逻辑框架示意而非完整的可运行版本。