C++生成随机浮点数的示例代码

Ramya ·
更新时间:2024-11-14
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前言

rand生成随机数

问题出现

初步解决

最终方法

生成等概率随机数

生成随机整数

生成随机浮点数

生成非均匀分布随机数

正态分布随机数

二项分布的布尔值

前言

在C++11之前,我们通常采用rand函数来生成随机数。

但rand函数对一些情况显得难以处理:

不同范围的随机数

需要随机浮点数

需要非均匀分布的随机数

rand生成随机数 问题出现

场景描述:

想生成一组整形随机数,放入数组中,用来测试自己的排序是否正确。

于是我写出了下方代码,生成随机数。

先简单了解下用到的函数:

//返回time_t类型的 当前时间的时间戳 time_t time (time_t* timer); //传入一个种子,为伪随机数生成器初始化 void srand (unsigned int seed); //得到一个整形伪随机数 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)); //两个相减是为了出现负的随机数,使测试范围更广 arr[i] = (rand() % 100 + 1) - (rand() % 100 + 1); printf("%d ", arr[i]); } return 0; }

我发现尽管我调用了srand函数,可生成的数组值还是同一个。

我思考后想到,因为for循环执行速度太快,整个程序都是在一秒内完成的。

所以出现了都是同一个值的情况。

初步解决

于是我想出了下面的解决方法:

我可以在for循环内调用Sleep函数,让我的电脑休眠一下,这样就不会出现上述情况了。

于是我写出了下方的代码:

#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; }

通过休眠后,就成功解决问题了。

可是,

如果睡眠时间太短,那么还是会出现重复的现象;

如果睡眠时间太长,程序运行速度就太慢。

最终方法

因为上述的原因,我继续查询资料,了解了rand和srand的基本原理,最终成功解决了该问题。

给srand函数传入一个数值后,srand会根据这个生成一个随机序列表(通常有4,294,967,296个数),传入相同的数生成的序列表是相同的。然后rand从序列的头部取出一个数返回,然后将这个数放在随机序列表尾部,因此如果你要取的数据量非常大,是会出现与之前取出的数重复的情况。

此时,上面出现的问题也很好解决了。因为计算机运行速度很快,所以我们每次进入循环都会生成一个相同的随机序列表,rand函数只会取出其第一个数。

要解决这个问题,我们只需要在循环前调用一次srand函数就好了,这样就不会重复生成序列表了。

下方是最终形式的代码:

#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; }

下文将使用C++11定义在头文件random中的随机数库通过一组协作的类来解决这些问题:随机数引擎类随机数分布类

一个引擎类可以生成unsigned随机数序列

一个分布类使用一个引擎类生成指定类型的、在给定范围内的、服从特定概率分布的随机数

生成等概率随机数 生成随机整数

uniform_int_distribution:产生均匀分布的整数

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() { //产生[1, 100]左闭右闭区间的随机整数 uniform_int_distribution<int> u(1, 100); default_random_engine e; //为随机数引擎设置随机种子,若不设置每次生成的随机数相同(可以创建时设置) //类似srand的用法,相同的种子生成的随机数相同 //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; } 生成随机浮点数

uniform_real_distribution:产生均匀分布的实数

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]范围随机浮点数 //模板参数只能是浮点类型(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; } 生成非均匀分布随机数 正态分布随机数 template <class RealType = double> class normal_distribution; #include <iostream> #include <random> #include <ctime> using namespace std; int main() { //生成符合均值为10,标准差为2的随机数 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; } 二项分布的布尔值 class bernoulli_distribution; #include <iostream> #include <random> #include <ctime> using namespace std; int main() { // 生成1的概率为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++生成随机浮点数的示例代码的详细内容,更多关于C++随机浮点数的资料请关注软件开发网其它相关文章!



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