如何在 C++ 中生成一个 0 和 1 之间的随机数
本文介绍了几种 C++ 方法,如何在 0 到 1 的区间内生成一个随机浮点数。
使用 C++11 <random>
库生成 0 到 1 区间的随机数
C++11 版本提供了随机数和伪随机数生成的类/方法。在现代 C++ 代码库中,推荐使用这些标准库设施来处理随机数生成。
std::random_device
对象首先被初始化,它是一个非确定性的均匀随机位发生器,用来给随机数引擎 std::default_random_engine
提供种子,它在下一行被初始化。这样就能保证引擎不会产生相同的数字序列。
在 C++ <random>
库中实现的随机数引擎有好几种,它们在时间/空间要求等一些因素上有所不同。在下面的例子中,我们使用 std::default_random_engine
来演示随机浮点数的生成。可以根据应用约束的要求指定某个算法引擎。下一步是我们初始化一个均匀分布,并传递最小/最大值作为参数。最后,我们在 [0-1]区间内打印 5 个随机浮点数到控制台。
#include <iomanip>
#include <iostream>
#include <random>
using std::cout;
using std::endl;
using std::setprecision;
constexpr int FLOAT_MIN = 0;
constexpr int FLOAT_MAX = 1;
int main() {
std::random_device rd;
std::default_random_engine eng(rd());
std::uniform_real_distribution<float> distr(FLOAT_MIN, FLOAT_MAX);
for (int n = 0; n < 5; ++n) {
cout << setprecision(6) << distr(eng) << "\n";
}
return EXIT_SUCCESS;
}
输出:
0.22808
0.343274
0.408204
0.687902
0.572947
请注意,如果以下类型之一没有作为模板参数传递给 std::uniform_real_distribution< T >
,则 std::uniform_real_distribution< T >
会产生未定义的行为:float
, double
, 或 long double
。
使用 std::rand
函数在 C++ 中生成一个 0 和 1 之间的随机浮点数
rand
函数是 C 标准库随机数生成工具的一部分。不建议用于需要高质量随机性的应用。不过,它仍可用于测试目的或密码学上的非敏感数生成。
rand
函数生成一个介于 0 和 RAND_MAX
之间的伪随机整数(两者都包含)。由于 RAND_MAX
的值是依赖于实现的,而且保证最小值只有 32767,所以生成的数字具有约束的随机性。请记住,这个函数必须用 std::srand
做种子(最好用 std::time
传递当前时间)。最后,我们可以在 [0-1]的区间内生成浮点数。
#include <iomanip>
#include <iostream>
#include <random>
using std::cout;
using std::endl;
using std::setprecision;
constexpr int FLOAT_MIN = 0;
constexpr int FLOAT_MAX = 1;
int main() {
std::srand(std::time(nullptr));
for (int i = 0; i < 5; i++)
cout << setprecision(6)
<< FLOAT_MIN +
(float)(rand()) / ((float)(RAND_MAX / (FLOAT_MAX - FLOAT_MIN)))
<< endl;
return EXIT_SUCCESS;
}
输出:
0.483029
0.252537
0.264023
0.90233
0.573071
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