随机值获取—random

如何利用 random 库中的组件生成符合条件的随机数。

随机数引擎类是可以独立运行的随机数发生器，它以均匀的概率生成某一类型的随机数，但无法指定随机数的范围、概率等信息。因此，它也被称为“原始随机数发生器”，由于不能指定生成随机数的范围，它通常不会被单独使用。

随机数分布类是一个需要于随机数引擎类的支持才能运行的类，但是它能根据用户的需求利用随机数引擎生成符合条件的随机数，例如某一区间、某一分布概率的随机数。

随机数引擎类都支持的操作如下：

名称	功能
Engine e	创建一个引擎。
Engine e(s)	创建一个引擎，并用 s 作为种子。
e.seed(s)	使用种子 s 充值 e 的状态。
e.min( ), e.max( )	e 能生成的最小值和最大值。
e.discard(u)	将 e 推进 u 步（u 的类型为 unsigned long long）。

随机数分布类共有的操作：

名称	功能
U u	创建一个分布类 u 。
u(e)	用随机数引擎 e 生成随机数（u 代表随机数分布类）。
u.min( )	u 能生成的最小值。
u.max( )	u 能生成的最大值。
u.reset( )	重置 u 的状态，使随后 u 生成的值不受之前的值影响。

随机非负数——default_random_engine

default_random_engine 是一个随机数引擎类。它定义的调用运算符返回一个随机的 unsigned 类型的值。

因此，若想生成 10 个随机非负数并输出，程序可以这么写：

#include <iostream>
#include <random>
using namespace std;

int main( ){
    default_random_engine e;
    for(int i=0; i<10; ++i)
        cout<<e( )<<endl;
    return 0;
}

在我们的系统中，测试结果为：

可以看出，还是比较“随机”的。

当然，default_random_engine 也只是一个伪随机数发生器，如果在运行一次程序，得到结果将还是这几个数。

若想令每次运行程序时的生成结果不同，可以为其设置较为随机的种子，比如当前系统的时间。

特定范围的非负数——uniform_int_distribution

uniform_int_distribution 是一个随机数分布类，也是个模板类，模板参数为生成随机数的类型（不过只能是 int、unsigned、short、unsigned short、long、unsigned long、long long、unsigned long long 中的一种）。它的构造函数接受两个值，表示随机数的分布范围（闭区间）。

因此，一个生成 0 到 9 的随机数程序可以这么写：

#include <iostream>
#include <random>
using namespace std;

int main( ){
    default_random_engine e;
    uniform_int_distribution<unsigned> u(0, 9);
    for(int i=0; i<10; ++i)
        cout<<u(e)<<endl;
    return 0;
}

在我们的系统中，它的生成结果为：

随机浮点数——uniform_real_distribution

uniform_real_distribution 是一个随机数分布类，它也是模板类，参数表示随机数类型（可选类型为 float、double、long double）。构造函数也需要最大值和最小值作为参数。

下面是一个生成 10 个 0~1 之间的随机浮点数的例子：

#include <iostream>
#include <random>
using namespace std;

int main( ){
    default_random_engine e;
    uniform_real_distribution<double> u(0.0, 1.0);
    for(int i=0; i<10; ++i)
        cout<<u(e)<<endl;
    return 0;
}

在我们的系统上的结果为：

随机布尔值——bernoulli_distribution

bernoulli_distribution 是一个分布类，但它不是模板类。它的构造函数只有一个参数，表示该类返回 true 的概率，该参数默认为 0.5 ，即返回 true 和 false 的概率相等。

下面是一个生成 10 个随机布尔值的例子：

#include <iostream>
#include <random>
using namespace std;

int main( ){
    default_random_engine e;
    bernoulli_distribution u;
    for(int i=0; i<10; ++i)
        cout<<u(e)<<endl;
    return 0;
}

在我们的系统上的结果为：

总结

常用的随机数类如下：

default_random_engine：随机非负数（不建议单独使用）。
uniform_int_distribution：指定范围的随机非负数。
uniform_real_distribution：指定范围的随机实数。
bernoulli_distribution：指定概率的随机布尔值。

事实上，random 库的功能极其丰富，其中的随机数引擎不止有 default_random_engine 一个，分布类也远远不止上述三个。它还能进行泊松分布、正态分布、抽样分等高级的随机数功能，想详细了解这些内容请去查阅其他资料。我可能要等好久才能把这些内容补上。

C++11中的random类

random类是C++11中增加的类，该类可以用于生成随机数，具有C语言中rand生成伪随机数的功能，但其功能更强大。原生支持生成浮点数，及分布类。

随机数发生器主要由分布对象和随机数引擎对象组成。其中随机数引擎用于根据随机数种子来产生随机数，分布对象对产生的随机数根据需求进行分布。
random中定义了多种随机数引擎及分布类型，常用的引擎是默认伪随机数引擎类default_random_engine，常用的分布类有产生整型分布的uniform_int_distribution，产生浮点型的分布uniform_real_distribution。

举例

该程序输出15个double类型的随机数

#include <random>
#include <iostream>
#include <ctime>

//该函数接受三个参数分别指定随机数范围和种子，返回double
double random_unint(unsigned int min, unsigned int max, unsigned int seed = 0)
{
    static std::default_random_engine e(seed);
    static std::uniform_real_distribution<double> u(min, max);
    return u(e);
}

int main(void)
{
    for (int i = 0; i < 15; ++i) {
        std::cout << random_unint(0, 15, time(NULL)) << " ";
    }
    std::cout << std::endl;
    return 0;
}

需要注意

1.一个给定的随机数发生器一直会生成相同的随机数序列。一个函数如果定义了局部的随机数发生器，应该将其（包括引擎和分布对象）定义为static的，否则每次调用函数都会生成相同的序列。也就是说定义成static后每次调用还是之前那个发生器，第一次调用产生一批随机数，再次调用将产生接下来的随机数，否则每次调用产生的都是最前面的那些随机数。

2.依然需要使用time来做为种子产生每个不同时刻都不同的随机序列，但由于time默认返回的是以秒计的时间，所以有可能多次使用的都是相同的种子。

伪随机数引擎

1.随机数引擎支持的操作如下：

Engine e; //默认构造函数，使用该引擎类型的默认种子
Engine e(s); //使用整型s做为种子
e.seed(s); //使用整型s重置引擎状态
e.min(); //返回此引擎所能生成的最小和最大值
e.max();
Engine::result_type //此引擎生成的类型（unsigned）
e.discard(u); //将引擎推进u步，u为unsigned long long类型

2.随机数引擎使用

1 2	std::default_random_engine e; //生成随机的无符号数 std::cout << e(); //通过()调用对象生成下一个随机数并输出

作者：zhaosiyi
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來源：简书
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