C++生成隨機浮點數的示例代碼
更新時間：2022年04月14日 15:30:20 作者：叫我小秦就好了
在C++11之前，我們通常采用rand函數來生成隨機數，但rand函數對一些情況顯得難以處理。本文將介紹如何利用C++生成隨機浮點數，需要的可以參考一下
前言
在C++11之前，我們通常采用rand函數來生成隨機數。
但rand函數對一些情況顯得難以處理：
- 不同范圍的隨機數
- 需要隨機浮點數
- 需要非均勻分布的隨機數
rand生成隨機數
問題出現
場景描述：
想生成一組整形隨機數，放入數組中，用來測試自己的排序是否正確。
于是我寫出了下方代碼，生成隨機數。
先簡單了解下用到的函數：
//返回time_t類型的 當前時間的時間戳 time_t time (time_t* timer); //傳入一個種子，為偽隨機數生成器初始化 void srand (unsigned int seed); //得到一個整形偽隨機數 int rand (void);
#include <stdio.h>
#include <time.h>
#include <stdlib.h>
int main()
{
int arr[10] = { 0 };
for (int i = 0; i < 10; ++i)
{
srand((unsigned int)time(NULL));
//兩個相減是為了出現負的隨機數，使測試范圍更廣
arr[i] = (rand() % 100 + 1) - (rand() % 100 + 1);
printf("%d ", arr[i]);
}
return 0;
}
我發(fā)現盡管我調用了srand函數，可生成的數組值還是同一個。
我思考后想到，因為for循環(huán)執(zhí)行速度太快，整個程序都是在一秒內完成的。
所以出現了都是同一個值的情況。
初步解決
于是我想出了下面的解決方法：
我可以在for循環(huán)內調用Sleep函數，讓我的電腦休眠一下，這樣就不會出現上述情況了。
于是我寫出了下方的代碼：
#include <stdio.h>
#include <time.h>
#include <stdlib.h>
#include <windows.h>
int main()
{
int arr[10] = { 0 };
for (int i = 0; i < 10; ++i)
{
Sleep(1000);
srand((unsigned int)time(NULL));
arr[i] = (rand() % 100 + 1) - (rand() % 100 + 1);
printf("%d ", arr[i]);
}
return 0;
}
通過休眠后，就成功解決問題了。
可是，
如果睡眠時間太短，那么還是會出現重復的現象；
如果睡眠時間太長，程序運行速度就太慢。
最終方法
因為上述的原因，我繼續(xù)查詢資料，了解了rand和srand的基本原理，最終成功解決了該問題。
給srand函數傳入一個數值后，srand會根據這個生成一個隨機序列表（通常有4,294,967,296個數），傳入相同的數生成的序列表是相同的。然后rand從序列的頭部取出一個數返回，然后將這個數放在隨機序列表尾部，因此如果你要取的數據量非常大，是會出現與之前取出的數重復的情況。
此時，上面出現的問題也很好解決了。因為計算機運行速度很快，所以我們每次進入循環(huán)都會生成一個相同的隨機序列表，rand函數只會取出其第一個數。
要解決這個問題，我們只需要在循環(huán)前調用一次srand函數就好了，這樣就不會重復生成序列表了。
下方是最終形式的代碼：
#include <stdio.h>
#include <time.h>
#include <stdlib.h>
int main()
{
int arr[10] = { 0 };
srand((unsigned int)time(NULL));
for (int i = 0; i < 10; ++i)
{
arr[i] = (rand() % 100 + 1) - (rand() % 100 + 1);
printf("%d ", arr[i]);
}
return 0;
}
下文將使用C++11定義在頭文件random中的隨機數庫通過一組協作的類來解決這些問題：隨機數引擎類和隨機數分布類。
- 一個引擎類可以生成unsigned隨機數序列
- 一個分布類使用一個引擎類生成指定類型的、在給定范圍內的、服從特定概率分布的隨機數
生成等概率隨機數
生成隨機整數
uniform_int_distribution：產生均勻分布的整數
template <class IntType = int> class uniform_int_distribution; // IntType // An integer type. Aliased as member type result_type. // By default, this is int.
#include <iostream>
#include <random>
#include <ctime>
using namespace std;
int main()
{
//產生[1, 100]左閉右閉區(qū)間的隨機整數
uniform_int_distribution<int> u(1, 100);
default_random_engine e;
//為隨機數引擎設置隨機種子，若不設置每次生成的隨機數相同(可以創(chuàng)建時設置)
//類似srand的用法,相同的種子生成的隨機數相同
//default_random_engine e(time(NULL));
e.seed(time(NULL));
for (size_t i = 0; i < 10; ++i)
{
cout << u(e) << " ";
}
cout << endl;
return 0;
}
生成隨機浮點數
uniform_real_distribution：產生均勻分布的實數
template <class RealType = double> class uniform_real_distribution; // RealType // A floating-point type. Aliased as member type result_type. // By default, this is double.
#include <iostream>
#include <random>
#include <ctime>
using namespace std;
int main()
{
//生成[-1, 1]范圍隨機浮點數
//模板參數只能是浮點類型（float，double， long double）
uniform_real_distribution<double> u(-1, 1);
default_random_engine e(time(NULL));
for (size_t i = 0; i < 10; ++i)
{
cout << u(e) << " ";
}
cout << endl;
return 0;
}
生成非均勻分布隨機數
正態(tài)分布隨機數
template <class RealType = double> class normal_distribution;
#include <iostream>
#include <random>
#include <ctime>
using namespace std;
int main()
{
//生成符合均值為10，標準差為2的隨機數
normal_distribution<double> u(10, 2);
default_random_engine e(time(NULL));
for (size_t i = 1; i <= 100; ++i)
{
printf("%-9.6lf ", u(e));
if (i % 10 == 0)
{
cout << endl;
}
}
cout << endl;
return 0;
}
二項分布的布爾值
class bernoulli_distribution;
#include <iostream>
#include <random>
#include <ctime>
using namespace std;
int main()
{
// 生成1的概率為0.7
bernoulli_distribution u(0.7);
default_random_engine e(time(NULL));
for (int i = 0; i < 10; i++) {
cout << u(e) << " ";
}
cout << endl;
return 0;
}
以上就是C++生成隨機浮點數的示例代碼的詳細內容，更多關于C++隨機浮點數的資料請關注腳本之家其它相關文章！
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