C++11新特性之隨機數(shù)庫(Random?Number?Library)詳解
從前的隨機數(shù)
C++11之前,無論是C,還是C++都使用相同方式的來生成隨機數(shù),代碼大致如下:
由于rand()產(chǎn)生的是偽隨機數(shù),所以需要為rand函數(shù)提供種子。種子不同產(chǎn)生的隨機數(shù)序列也不同。通常的做法是調(diào)用srand(time(0)),由于time返回的是系統(tǒng)時間,每秒都會不同,所以產(chǎn)生的隨機數(shù)相同幾率就會變得很小。
這種方式有一個難點,就是不容易控制輸出結(jié)果的范圍。特別是希望不是均勻分布的時候就更難。
隨機數(shù)庫(Random Number Library)
C++11中提供了隨機數(shù)庫,包括隨機數(shù)引擎類(random-number engines)和隨機數(shù)分布類(random-number distribution)。二者一般配合使用。
隨機數(shù)引擎
標(biāo)準(zhǔn)庫提供了多重隨機數(shù)引擎,這里以default_random_engine類為例進行說明。
到這里為止,和之前的方式?jīng)]有什么本質(zhì)區(qū)別,只是形式不同。別忙,接著往下看。
隨機數(shù)分布類
C++11通過隨機數(shù)分布類來控制隨機數(shù)引擎生成的隨機數(shù)的分布情況。
生成平均分布的整數(shù)
代碼中使用uniform_int_distribution<int>來控制隨機數(shù)引擎生成0到10之間的整數(shù)。
生成平均分布的實數(shù)
代碼中使用uniform_real_distribution來控制隨機數(shù)引擎生成0到10之間的實數(shù)。
生成正態(tài)分布的實數(shù)
代碼中使用normal_distribution<>來控制隨機數(shù)引擎生成均值為2,標(biāo)準(zhǔn)差為0.25的正態(tài)分布數(shù)據(jù)。
生成概率可控的布爾值
代碼中使用bernoulli_distribution來控制隨機數(shù)引擎生成布爾值隨機數(shù),其中1的概率為0.3。
輸出結(jié)果
補充:真正的隨機數(shù)
C++11還提供了一個random_device隨機數(shù)類。它并不是由某一個數(shù)學(xué)算法得到的隨機序列,而是通過讀取文件,讀什么文件看具體的實現(xiàn)(Linux可以通過讀取/dev/random文件來獲取)。文件的內(nèi)容是隨機的,因為文件內(nèi)容是計算機系統(tǒng)的熵(熵指的是一個系統(tǒng)的混亂程度)。也是當(dāng)前系統(tǒng)的環(huán)境噪聲,系統(tǒng)噪音可以通過很多參數(shù)來評估,如內(nèi)存的使用,文件的使用量,不同類型的進程數(shù)量等等。Linux的熵來自鍵盤計時、鼠標(biāo)移動等。
不過gcc好像并沒有很好地實現(xiàn)這個類,我手里的Mingw4.9.0就不隨機,每次運行都得到同樣的序列。
總結(jié)
如果看一下C++11標(biāo)準(zhǔn)庫,你會發(fā)現(xiàn)還有很多種隨機數(shù)引擎類和隨機數(shù)分布類。需要的時候去學(xué)吧。
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