C++随机数生成
例如，以下表达式：
r = (rand() % 10)+1;
从1-10生成随机数。
我们如何让它从0-10生成随机数呢？
谢谢。
回答 5
Stack Overflow用户
发布于 2011-02-07 16:38:38
你就快到了！rand()函数返回一个非常大范围(从0到RAND_MAX)的随机值。使用模运算符将其封装到一个较小的范围内(从0到9，因为您是通过10进行建模的)，然后+1将其从1移动到10。
要获得0到10之间的值，您可以使用rand并将其值修改为11：
r = rand() % 11;更一般地，要获得0，n范围内的随机值，您可以这样写
r = rand() % (n + 1);最后，要获得k，n+k范围内的值，您可以这样写
r = rand() % (n + 1) + k;当然，正如纯粹主义者会指出的那样，这并不一定会给出真正统一的值，因为按某个值修改rand()不会均匀地分配所有的整数。这通常不是问题(您会有非常非常小的偏差)，但如果是这样的话，您可能需要考虑使用比rand()更健壮的随机数生成器。
Stack Overflow用户
发布于 2011-02-07 16:37:09
您可以省略+1，从0开始。由于您需要11个不同的值，因此您需要计算模11而不是10的余数。
r = rand() % 11;请注意，您需要为PRNG设定种子，这样它就不会总是生成相同的序列。
而且标准的rand()函数也很烂。随机数的质量非常低，不适合用于许多目的。我强烈建议使用更好的生成器。
Mersenne twister是一种流行的选择，在我的一个项目中，我使用了Well512，因为它快速、良好且易于实现。
如果用户不能预测随机数，即使是那些好的PRNG也是不够的，您必须选择一个加密PRNG。它们既不能被预测(用现实的计算能力)，也不能与真实的随机数区分开来，除非你知道种子。不过，它们的速度要慢一些。
Stack Overflow用户
发布于 2013-07-31 10:13:16
在使用std::uniform_real_distribution或整数情况下的std::uniform_int_distribution的C++11中，生成均匀分布要简单得多，也不容易出错。下面是一个使用std::uniform_real_distribution的示例，它显示了一个简单的图形，以粗略地演示它是统一的：
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <string>
#include <random>
int main()
{
std::random_device rd;
//
// Engines
//
std::mt19937 e2(rd());
//std::knuth_b e2(rd());
//std::default_random_engine e2(rd()) ;
std::uniform_real_distribution<> dist(0, 10);
const int nstars=95; // maximum number of stars to distribute
const int nintervals=10; // number of intervals
int p[nintervals]={};
for (int i=0; i<100000; ++i)
{
double number = dist(e2);
++p[int(number)];
}
std::cout << std::fixed; std::cout.precision(1);
for (int i=0; i<nintervals; ++i)
{
std::cout << float(i) << "-" << std::setw(4) << float(i+1) << ": ";
std::cout << std::string(p[i]*nstars/100000,'*') << std::endl;
}
return 0 ;
}示例结果：
0.0- 1.0: *********
1.0- 2.0: *********
2.0- 3.0: *********
3.0- 4.0: *********
4.0- 5.0: *********
5.0- 6.0: *********
6.0- 7.0: *********
7.0- 8.0: *********
8.0- 9.0: *********
9.0-10.0: *********部分示例代码取自此reference。
https://stackoverflow.com/questions/4919303
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