c++生成随机数

在C++中，生成随机数是很常用的操作，尤其是在需要模拟随机情况的时候。然而，要正确地生成随机数并不是一个简单的任务。本文将从多个角度分析如何在C++中生成随机数以及一些注意事项。

1.使用rand()函数生成随机数

在C++中，最常用的生成随机数的方法就是使用rand()函数。通过调用rand()，可以返回一个范围在0到RAND_MAX之间的随机整数。但要注意，rand()函数生成的伪随机数序列不是真正的随机数。在同一台机器上，每次程序运行时，rand()生成的伪随机数序列都是相同的，因为它们都是基于一个种子(seed)值计算出来的。

为了让rand()生成不同的伪随机数序列，我们可以通过srand()函数设置一个不同的种子值。通常可以使用time()函数生成当前时间作为种子值，如下所示：

```

#include

#include

#include

using namespace std;

int main()

{

srand(time(NULL)); // 设置种子值为当前时间

for(int i=0; i<10; i++)

{

cout << rand() << endl; // 输出生成的随机数

}

return 0;

}

```

这样，每次程序运行时，srand()将生成一个不同的种子值，从而产生不同的伪随机数序列。

2.使用C++11的随机数库

为了解决rand()函数生成的伪随机数序列不够随机的问题，C++11引入了一个新的随机数库。该库包含了两种生成随机数的方法：一种是使用均匀分布(uniform distribution)，另一种是使用正态分布(normal distribution)。

使用均匀分布生成随机数的示例代码如下：

```

#include

#include

using namespace std;

int main()

{

random_device rd; // 获取随机数种子值

mt19937 gen(rd()); // 使用MT19937作为随机数生成器

uniform_int_distribution dis(0, 99); // 生成0到99之间的均匀分布随机数

for(int i=0; i<10; i++)

{

cout << dis(gen) << endl; // 输出生成的随机数

}

return 0;

}

```

使用正态分布生成随机数的示例代码如下：

```

#include

#include

using namespace std;

int main()

{

random_device rd; // 获取随机数种子值

mt19937 gen(rd()); // 使用MT19937作为随机数生成器

normal_distribution dis(0, 1); // 生成均值为0，标准差为1的正态分布随机数

for(int i=0; i<10; i++)

{

cout << dis(gen) << endl; // 输出生成的随机数

}

return 0;

}

```

注意，使用C++11的随机数库需要使用头文件 ，并且需要使用类模板uniform_int_distribution或normal_distribution来生成随机数。

3.保证生成的随机数足够随机

无论是使用rand()函数还是C++11的随机数库，都需要注意一些细节来确保生成的随机数足够随机。

首先，需要使用不同的种子值来生成随机数，否则每次生成的伪随机数序列都是一样的。可以使用time()函数或者random_device类来生成种子值。

其次，需要在生成随机数之前调用srand()函数或者创建随机数生成器对象，以确保使用了正确的种子值。

最后，需要保证生成的随机数在整个范围内是均匀分布的。对于rand()函数来说，可以使用模数运算来将之限制在一个范围内；对于C++11的随机数库来说，需要使用合适的均匀分布或正态分布。