C++实验：随机数分布演示（均匀 vs 高斯）

"这篇实验报告主要探讨了C++编程中如何生成随机数并模拟均匀分布和高斯分布。实验者通过编写程序展示了不同N值下的分布情况，N=1时表现为均匀分布，N=2时则呈现高斯分布特征。程序涉及到随机数生成、颜色控制以及屏幕坐标更新等技术。" 在计算机科学中，随机数是许多计算任务的基础，特别是在模拟和统计分析中。本实验主要关注两种常见的随机数分布：均匀分布和高斯分布。 均匀分布是指在一定区间内，每个可能的结果出现的概率是相等的。在C++中，可以使用`<cstdlib>`库中的`rand()`函数来生成0到 RAND_MAX 之间的随机整数，通过适当调整这个范围，可以实现指定区间的均匀分布。例如，通过`rand() % (upper - lower + 1) + lower`可以得到`lower`和`upper`之间（包括两者）的随机整数。 高斯分布，也称为正态分布或钟形曲线，是一种连续概率分布，广泛存在于自然界和社会科学中。在C++中，直接使用`rand()`无法生成符合高斯分布的随机数，通常需要通过Box-Muller变换或其他方法将均匀分布转换为高斯分布。实验中，N=2时的分布图可能就是通过这种转换实现的。 实验报告中的程序结构包括用户输入N值、生成随机数、更新屏幕显示以及改变输出颜色等功能。`setcolor()`函数用于改变控制台输出的颜色，`SetConsoleCursorPosition()`则用于控制光标位置，使得屏幕上的随机数变化更加直观。`Sleep(50)`用来添加延迟，使得分布图的变化过程可视化。 源程序中，当N=1时，数组`a`被初始化为全100，然后随机选取位置进行递减，模拟均匀分布。当N=2时，可能采用了某种算法来生成更接近高斯分布的随机数序列。 通过这样的实验，学生不仅可以掌握C++中生成随机数的基本方法，还能了解和实现不同分布的模拟，这对于理解和应用概率统计概念，以及进一步学习高级计算技术如蒙特卡洛模拟等都是宝贵的经验。