C++编程语言的应用，可以轻松的帮助开发人员实现各种功能需求，比如随机数的生成等等。那么在这里我们就会给大家详细介绍一下有关C++产生随机数的具体方法，希望大家可以对此有一个详细的了解。
C++中常用rand()函数生成随机数，但严格意义上来讲生成的只是伪随机数（pseudo-random integral number）。生成随机数时需要我们指定一个种子，如果在程序内循环，那么下一次生成随机数时调用上一次的结果作为种子。但如果分两次执行程序，那么由于种子相同，生成的“随机数”也是相同的。
在工程应用时，我们一般将系统当前时间(Unix时间)作为种子，这样C++产生随机数更接近于实际意义上的随机数。给一下例程如下：
- #include < iostream>
- #include < ctime>
- #include < cstdlib>
- using namespace std;
- int main()
- {
- double random(double,double);
- srand(unsigned(time(0)));
- for(int icnt = 0; icnt != 10; ++icnt)
- cout < < "No." < < icnt+1 < < ": " < <
int(random(0,10))< < endl;- return 0;
- }
- double random(double start, double end)
- {
- return start+(end-start)*rand()/(RAND_MAX + 1.0);
- }
- /* 运行结果
- * No.1: 3
- * No.2: 9
- * No.3: 0
- * No.4: 9
- * No.5: 5
- * No.6: 6
- * No.7: 9
- * No.8: 2
- * No.9: 9
- * No.10: 6
- */
利用这种C++产生随机数的方法能不能得到完全意义上的随机数呢？似乎9有点多哦？却没有1,4,7？！我们来做一个概率实验，生成1000万个随机数，看0-9这10个数出现的频率是不是大致相同的。程序如下：
- #include < iostream>
- #include < ctime>
- #include < cstdlib>
- #include < iomanip>
- using namespace std;
- int main()
- {
- double random(double,double);
- int a[10] = {0};
- const int Gen_max = 10000000;
- srand(unsigned(time(0)));
- for(int icnt = 0; icnt != Gen_max; ++icnt)
- switch(int(random(0,10)))
- {
- case 0: a[0]++; break;
- case 1: a[1]++; break;
- case 2: a[2]++; break;
- case 3: a[3]++; break;
- case 4: a[4]++; break;
- case 5: a[5]++; break;
- case 6: a[6]++; break;
- case 7: a[7]++; break;
- case 8: a[8]++; break;
- case 9: a[9]++; break;
- default: cerr < < "Error!" < < endl; exit(-1);
- }
- for(int icnt = 0; icnt != 10; ++icnt)
- cout < < icnt < < ": " < < setw(6) < <
setiosflags(ios::fixed) < < setprecision(2) < <
double(a[icnt])/Gen_max*100 < < "%" < < endl;- return 0;
- }
- double random(double start, double end)
- {
- return start+(end-start)*rand()/(RAND_MAX + 1.0);
- }
- /* 运行结果
- * 0: 10.01%
- * 1: 9.99%
- * 2: 9.99%
- * 3: 9.99%
- * 4: 9.98%
- * 5: 10.01%
- * 6: 10.02%
- * 7: 10.01%
- * 8: 10.01%
- * 9: 9.99%
- */
可知用这种方法得到的随机数是满足统计规律的。以上就是对C++产生随机数的相关方法的介绍。
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