C++生成隨機(jī)浮點(diǎn)數(shù)的示例代碼
前言
在C++11之前,我們通常采用rand函數(shù)來生成隨機(jī)數(shù)。
但rand函數(shù)對(duì)一些情況顯得難以處理:
- 不同范圍的隨機(jī)數(shù)
- 需要隨機(jī)浮點(diǎn)數(shù)
- 需要非均勻分布的隨機(jī)數(shù)
rand生成隨機(jī)數(shù)
問題出現(xiàn)
場景描述:
想生成一組整形隨機(jī)數(shù),放入數(shù)組中,用來測試自己的排序是否正確。
于是我寫出了下方代碼,生成隨機(jī)數(shù)。
先簡單了解下用到的函數(shù):
//返回time_t類型的 當(dāng)前時(shí)間的時(shí)間戳 time_t time (time_t* timer); //傳入一個(gè)種子,為偽隨機(jī)數(shù)生成器初始化 void srand (unsigned int seed); //得到一個(gè)整形偽隨機(jī)數(shù) int rand (void);
#include <stdio.h>
#include <time.h>
#include <stdlib.h>
int main()
{
int arr[10] = { 0 };
for (int i = 0; i < 10; ++i)
{
srand((unsigned int)time(NULL));
//兩個(gè)相減是為了出現(xiàn)負(fù)的隨機(jī)數(shù),使測試范圍更廣
arr[i] = (rand() % 100 + 1) - (rand() % 100 + 1);
printf("%d ", arr[i]);
}
return 0;
}
我發(fā)現(xiàn)盡管我調(diào)用了srand函數(shù),可生成的數(shù)組值還是同一個(gè)。
我思考后想到,因?yàn)閒or循環(huán)執(zhí)行速度太快,整個(gè)程序都是在一秒內(nèi)完成的。
所以出現(xiàn)了都是同一個(gè)值的情況。
初步解決
于是我想出了下面的解決方法:
我可以在for循環(huán)內(nèi)調(diào)用Sleep函數(shù),讓我的電腦休眠一下,這樣就不會(huì)出現(xiàn)上述情況了。
于是我寫出了下方的代碼:
#include <stdio.h>
#include <time.h>
#include <stdlib.h>
#include <windows.h>
int main()
{
int arr[10] = { 0 };
for (int i = 0; i < 10; ++i)
{
Sleep(1000);
srand((unsigned int)time(NULL));
arr[i] = (rand() % 100 + 1) - (rand() % 100 + 1);
printf("%d ", arr[i]);
}
return 0;
}
通過休眠后,就成功解決問題了。
可是,
如果睡眠時(shí)間太短,那么還是會(huì)出現(xiàn)重復(fù)的現(xiàn)象;
如果睡眠時(shí)間太長,程序運(yùn)行速度就太慢。
最終方法
因?yàn)樯鲜龅脑?,我繼續(xù)查詢資料,了解了rand和srand的基本原理,最終成功解決了該問題。
給srand函數(shù)傳入一個(gè)數(shù)值后,srand會(huì)根據(jù)這個(gè)生成一個(gè)隨機(jī)序列表(通常有4,294,967,296個(gè)數(shù)),傳入相同的數(shù)生成的序列表是相同的。然后rand從序列的頭部取出一個(gè)數(shù)返回,然后將這個(gè)數(shù)放在隨機(jī)序列表尾部,因此如果你要取的數(shù)據(jù)量非常大,是會(huì)出現(xiàn)與之前取出的數(shù)重復(fù)的情況。
此時(shí),上面出現(xiàn)的問題也很好解決了。因?yàn)橛?jì)算機(jī)運(yùn)行速度很快,所以我們每次進(jìn)入循環(huán)都會(huì)生成一個(gè)相同的隨機(jī)序列表,rand函數(shù)只會(huì)取出其第一個(gè)數(shù)。
要解決這個(gè)問題,我們只需要在循環(huán)前調(diào)用一次srand函數(shù)就好了,這樣就不會(huì)重復(fù)生成序列表了。
下方是最終形式的代碼:
#include <stdio.h>
#include <time.h>
#include <stdlib.h>
int main()
{
int arr[10] = { 0 };
srand((unsigned int)time(NULL));
for (int i = 0; i < 10; ++i)
{
arr[i] = (rand() % 100 + 1) - (rand() % 100 + 1);
printf("%d ", arr[i]);
}
return 0;
}
下文將使用C++11定義在頭文件random中的隨機(jī)數(shù)庫通過一組協(xié)作的類來解決這些問題:隨機(jī)數(shù)引擎類和隨機(jī)數(shù)分布類。
- 一個(gè)引擎類可以生成unsigned隨機(jī)數(shù)序列
- 一個(gè)分布類使用一個(gè)引擎類生成指定類型的、在給定范圍內(nèi)的、服從特定概率分布的隨機(jī)數(shù)
生成等概率隨機(jī)數(shù)
生成隨機(jī)整數(shù)
uniform_int_distribution:產(chǎn)生均勻分布的整數(shù)
template <class IntType = int> class uniform_int_distribution; // IntType // An integer type. Aliased as member type result_type. // By default, this is int.
#include <iostream>
#include <random>
#include <ctime>
using namespace std;
int main()
{
//產(chǎn)生[1, 100]左閉右閉區(qū)間的隨機(jī)整數(shù)
uniform_int_distribution<int> u(1, 100);
default_random_engine e;
//為隨機(jī)數(shù)引擎設(shè)置隨機(jī)種子,若不設(shè)置每次生成的隨機(jī)數(shù)相同(可以創(chuàng)建時(shí)設(shè)置)
//類似srand的用法,相同的種子生成的隨機(jī)數(shù)相同
//default_random_engine e(time(NULL));
e.seed(time(NULL));
for (size_t i = 0; i < 10; ++i)
{
cout << u(e) << " ";
}
cout << endl;
return 0;
}
生成隨機(jī)浮點(diǎn)數(shù)
uniform_real_distribution:產(chǎn)生均勻分布的實(shí)數(shù)
template <class RealType = double> class uniform_real_distribution; // RealType // A floating-point type. Aliased as member type result_type. // By default, this is double.
#include <iostream>
#include <random>
#include <ctime>
using namespace std;
int main()
{
//生成[-1, 1]范圍隨機(jī)浮點(diǎn)數(shù)
//模板參數(shù)只能是浮點(diǎn)類型(float,double, long double)
uniform_real_distribution<double> u(-1, 1);
default_random_engine e(time(NULL));
for (size_t i = 0; i < 10; ++i)
{
cout << u(e) << " ";
}
cout << endl;
return 0;
}
生成非均勻分布隨機(jī)數(shù)
正態(tài)分布隨機(jī)數(shù)
template <class RealType = double> class normal_distribution;
#include <iostream>
#include <random>
#include <ctime>
using namespace std;
int main()
{
//生成符合均值為10,標(biāo)準(zhǔn)差為2的隨機(jī)數(shù)
normal_distribution<double> u(10, 2);
default_random_engine e(time(NULL));
for (size_t i = 1; i <= 100; ++i)
{
printf("%-9.6lf ", u(e));
if (i % 10 == 0)
{
cout << endl;
}
}
cout << endl;
return 0;
}
二項(xiàng)分布的布爾值
class bernoulli_distribution;
#include <iostream>
#include <random>
#include <ctime>
using namespace std;
int main()
{
// 生成1的概率為0.7
bernoulli_distribution u(0.7);
default_random_engine e(time(NULL));
for (int i = 0; i < 10; i++) {
cout << u(e) << " ";
}
cout << endl;
return 0;
}
以上就是C++生成隨機(jī)浮點(diǎn)數(shù)的示例代碼的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于C++隨機(jī)浮點(diǎn)數(shù)的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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