给出生成伪随机数的c++算法
时间: 2023-07-25 17:11:45 浏览: 43
C++ 中生成伪随机数的算法主要依赖于 `rand()` 函数和 `srand()` 函数。
`rand()` 函数用于生成一个在 `0` 到 `RAND_MAX` 之间的伪随机整数。`RAND_MAX` 是一个宏定义,表示伪随机数的最大值,通常为 `32767`。
`srand()` 函数用于设置随机数生成器的种子,一般可以将当前时间作为种子,以保证每次运行程序生成的随机数不同。
下面是一个简单的 C++ 代码示例:
```c++
#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <ctime>
using namespace std;
int main()
{
// 设置种子
srand(time(0));
// 生成 10 个随机数
for (int i = 0; i < 10; i++) {
int num = rand();
cout << num << endl;
}
return 0;
}
```
这个程序将会输出 10 个随机数,每次运行程序输出的结果都不同,因为每次运行程序时种子都不同。
相关问题
伪随机数生成算法c++
在C++中,可以使用标准库中的随机数生成器来生成伪随机数。以下是一个简单的示例代码:
```c++
#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <ctime>
int main() {
// 设置随机数种子
std::srand(std::time(nullptr));
// 生成10个范围在[0, 99]之间的随机数
for (int i = 0; i < 10; ++i) {
int random_number = std::rand() % 100;
std::cout << random_number << " ";
}
return 0;
}
```
该代码会输出10个范围在[0, 99]之间的整数。要注意的是,为了使每次运行程序时生成的随机数序列不同,需要在程序开始时调用`srand()`函数并传入一个种子。这里使用的种子是当前时间的秒数。但是,由于`srand()`函数并不是真正的随机数生成器,因此它生成的随机数实际上是伪随机数。如果需要更高质量的随机数,可以考虑使用一些第三方的随机数库。
c++的随机算法
C++标准库提供了伪随机数生成器(Pseudo-random number generator,PRNG)和真随机数生成器(True random number generator,TRNG)两种随机数生成算法。
1. 基于随机数引擎的伪随机数生成算法
C++11引入了随机数库,其中就包括了一些随机数引擎和分布模板。随机数引擎是一个计算机程序,用于生成伪随机数。C++标准库提供了多个随机数引擎,包括:
- linear_congruential_engine
- mersenne_twister_engine
- subtract_with_carry_engine
- knuth_b_engine
- ranlux24_base_engine
- ranlux48_base_engine
- ranlux24_engine
- ranlux48_engine
- shuffle_order_engine
这些随机数引擎可以通过不同的方式生成随机数,比如线性同余法、梅森旋转算法、加减混合法等等。
示例代码:
```c++
#include <iostream>
#include <random>
int main()
{
std::random_device rd; // 用于获取真随机数种子
std::mt19937 gen(rd()); // 使用梅森旋转算法的伪随机数引擎
std::uniform_int_distribution<> dis(1, 100); // 生成1~100之间的均匀分布整数
for (int i = 0; i < 10; ++i) {
std::cout << dis(gen) << ' ';
}
return 0;
}
```
2. 真随机数生成算法
真随机数生成算法可以通过硬件设备(如热噪声、放射性同位素衰变等)获取真实的随机数。C++标准库并没有提供真随机数生成器,需要使用第三方库或者硬件设备来生成真随机数。