C++随机数生成方法（转载，赶紧搜藏）

一、C++中不能使用random()函数

==================================================================================

本文由青松原创并依GPL-V2及其后续版本发放，转载请注明出处且应包含本行声明。

C++中常用rand()函数生成随机数，但严格意义上来讲生成的只是伪随机数（pseudo-random integral number）。生成随机数时需要我们指定一个种子，如果在程序内循环，那么下一次生成随机数时调用上一次的结果作为种子。但如果分两次执行程序，那么由于种子相同，生成的“随机数”也是相同的。

在工程应用时，我们一般将系统当前时间(Unix时间)作为种子，这样生成的随机数更接近于实际意义上的随机数。给一下例程如下：

#include <iostream>
#include <ctime>
#include <cstdlib>
using namespace std;

int main()
{
    double random(double,double);
    srand(unsigned(time(0)));
    for(int icnt = 0; icnt != 10; ++icnt)
        cout << "No." << icnt+1 << ": " << int(random(0,10))<< endl;
    return 0;
}

double random(double start, double end)
{
    return start+(end-start)*rand()/(RAND_MAX + 1.0);
}
/* 运行结果
* No.1: 3
* No.2: 9
* No.3: 0
* No.4: 9
* No.5: 5
* No.6: 6
* No.7: 9
* No.8: 2
* No.9: 9
* No.10: 6
*/
利用这种方法能不能得到完全意义上的随机数呢？似乎9有点多哦？却没有1,4,7？！我们来做一个概率实验，生成1000万个随机数，看0-9这10个数出现的频率是不是大致相同的。程序如下：
#include <iostream>
#include <ctime>
#include <cstdlib>
#include <iomanip>
using namespace std;

int main()
{
    double random(double,double);
    int a[10] = {0};
    const int Gen_max = 10000000;
    srand(unsigned(time(0)));
   
    for(int icnt = 0; icnt != Gen_max; ++icnt)
        switch(int(random(0,10)))
        {
        case 0: a[0]++; break;
        case 1: a[1]++; break;
        case 2: a[2]++; break;
        case 3: a[3]++; break;
        case 4: a[4]++; break;
        case 5: a[5]++; break;
        case 6: a[6]++; break;
        case 7: a[7]++; break;
        case 8: a[8]++; break;
        case 9: a[9]++; break;
        default: cerr << "Error!" << endl; exit(-1);
        }
   
    for(int icnt = 0; icnt != 10; ++icnt)
        cout << icnt << ": " << setw(6) << setiosflags(ios::fixed) << setprecision(2) << double(a[icnt])/Gen_max*100 << "%" << endl;
   
    return 0;
}

double random(double start, double end)
{
    return start+(end-start)*rand()/(RAND_MAX + 1.0);
}
/* 运行结果
* 0: 10.01%
* 1:   9.99%
* 2:   9.99%
* 3:   9.99%
* 4:   9.98%
* 5: 10.01%
* 6: 10.02%
* 7: 10.01%
* 8: 10.01%
* 9:   9.99%
*/
可知用这种方法得到的随机数是满足统计规律的。

另：在Linux下利用GCC编译程序，即使我执行了1000000次运算，是否将random函数定义了inline函数似乎对程序没有任何影响，有理由相信，GCC已经为我们做了优化。但是冥冥之中我又记得要做inline优化得加O3才行...

不行，于是我们把循环次数改为10亿次，用time命令查看执行时间：
chinsung@gentoo ~/workspace/test/Debug $ time ./test
0: 10.00%
1: 10.00%
2: 10.00%
3: 10.00%
4: 10.00%
5: 10.00%
6: 10.00%
7: 10.00%
8: 10.00%
9: 10.00%

real    2m7.768s
user    2m4.405s
sys     0m0.038s
chinsung@gentoo ~/workspace/test/Debug $ time ./test
0: 10.00%
1: 10.00%
2: 10.00%
3: 10.00%
4: 10.00%
5: 10.00%
6: 10.00%
7: 10.00%
8: 10.00%
9: 10.00%

real    2m7.269s
user    2m4.077s
sys     0m0.025s

前一次为进行inline优化的情形，后一次为没有作inline优化的情形，两次结果相差不大，甚至各项指标后者还要好一些，不知是何缘由...

=================================================================================

random函数不是ANSI C标准，不能在gcc,vc等编译器下编译通过。 可改用C++下的rand函数来实现。     1、C++标准函数库提供一随机数生成器rand，返回0－RAND_MAX之间均匀分布的伪随机整数。 RAND_MAX必须至少为32767。rand()函数不接受参数，默认以1为种子（即起始值）。 随机数生成器总是以相同的种子开始，所以形成的伪随机数列也相同，失去了随机意义。（但这样便于程序调试）
      2、C++中另一函数srand（），可以指定不同的数（无符号整数变元）为种子。但是如果种子相同，伪随机数列也相同。一个办法是让用户输入种子，但是仍然不理想。
     3、 比较理想的是用变化的数，比如时间来作为随机数生成器的种子。 time的值每时每刻都不同。所以种子不同，所以，产生的随机数也不同。
// C++随机函数（VC program）
#include <stdio.h>
#include <iostream>
#include <time.h>
using namespace std;
#define MAX 100
int main(int argc, char* argv[])
{        srand( (unsigned)time( NULL ) );//srand()函数产生一个以当前时间开始的随机种子.应该放在for等循环语句前面 不然要很长时间等待
　　 for (int i=0;i<10;i++)
　　 cout<<rand()%MAX<<endl;//MAX为最大值，其随机域为0~MAX-1
　　 return 0;
}
二、rand()的用法
     rand()不需要参数，它会返回一个从0到最大随机数的任意整数，最大随机数的大小通常是固定的一个大整数。 这样，如果你要产生0~10的10个整数，可以表达为：
　　int N = rand() % 11;
     这样，N的值就是一个0~10的随机数，如果要产生1~10，则是这样：
　　int N = 1 + rand() % 10;
　　总结来说，可以表示为：
　　a + rand() % n
     其中的a是起始值，n是整数的范围。 　　a + rand() % (b-a+1) 就表示　ａ～ｂ之间的一个随机数若要0~1的小数，则可以先取得0~10的整数，然后均除以10即可得到随机到十分位的10个随机小数，若要得到随机到百分位的随机小数，则需要先得到0~100的10个整数，然后均除以100，其它情况依此类推。
     通常rand()产生的随机数在每次运行的时候都是与上一次相同的，这是有意这样设计的，是为了便于程序的调试。若要产生每次不同的随机数，可以使用srand( seed )函数进行随机化，随着seed的不同，就能够产生不同的随机数。
     如大家所说，还可以包含time.h头文件，然后使用srand(time(0))来使用当前时间使随机数发生器随机化，这样就可以保证每两次运行时可以得到不同的随机数序列(只要两次运行的间隔超过1秒)。

jpg改rar