C++11生成随机数(random库)
c++ 中的随机数
在 C++ 程序中,在新标准出现之前,C 和 C++ 都依赖一个简单的 C 库函数 rand
来生成随机数,但是,这个函数生成的是均匀分布的伪随机数,每个随机数的范围在 0 和一个系统相关的最大值(至少为 32767)之间。
rand
函数有一些问题:即使不是大多数,也有很多程序需要不通范围的随机数。一些应用需要随机浮点数。一些程序需要非均匀分布的随机数。而在编写程序为了解决这些通常会转换 rand
生成的随机数的范围、类型或者是分布时,常常会引入非随机性。
在 C++ 11 标准中,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,主要用到的是两个类:
- 随机数引擎类(random-number engines)
- 随机数分布类(random-number distribution)
其中,一个引擎类可以生成 unsigned
随机数列,一个分布使用一个引擎类生成指定类型的,在给定范围内的,服从指定概率分布的随机数。
1. 随机数引擎和分布
随机数引擎是函数对象类,他们定义了一个调用运算符,该运算符不接受参数并返回一个随机的 unsigned
整数。我们可以通过调用一个随机数引擎对象来生成原始随机数。
default_random_engine e; // 生成随机无符号数
for(size_t i=0; i<10; i++)// e() “调用”对象来生成下一个随机数cout << e() <<endl;
在上面这几行的代码中,定义了一个名为 e
的 default_random_engine 的对象。在 for 循环内,我们调用对象 e 来获得下一个随机数。
1.1 分布类型和引擎
为了得到一个在指定范围内的数,我们一用一个分布类型的对象:
//生成 0 到 9 之间(包含)均匀分布的随机数
uniform_int_distribution<unsigned> u(0,9);
default_random_engine e; // 生成无符号随机整数
for (size_t i =0;i<10; i++)// 将 u 作为随机数源// 每个调用返回在指定范围内并服从均匀分布的值cout<<u(e)<<" ";
cout<< endl;
上面的代码输入如下:
0 1 7 4 5 2 0 6 6 9
上面的程序中,我们将 u
定义为 uniform_int_distribution<unsigned>
。这种类型生成均匀分布的 unsigned
值。当我们定义一个这种类型的对象时,可以提供想要的最小值和最大值。在上面这段代码中,u(0,9)
表示我们希望得到 0 到 9 之间(包含)的数。随机数分布类会使用包含的范围,从而我们可以得到给定整形的每个可能值。
类似引擎类型,分布类型也是函数对象类。分布类型定义了一个调用运算符,它接受一个随机数引擎作为参数。分布对象使用它的引擎参数生成随机数,并将其映射到指定的分布。
传递给分布对象的是引擎对象本身,也就是 u(e)
,如果我们将调用写为 u(e())
,含义就变为将 e
生成的下一个值传递给 u
,这会导致一个编译错误。我们传递的是引擎本身,而不是他生成的下一个值,原因是某些分布可能需要调用引擎多次才能得到一个值。
1.2 使用引擎生成一个数值序列
随机数发生器有一个特性,也就是即使生成的树看起来是随机的,但是对于一个给定的发生器,每次运行程序它都会返回相同的数值序列。序列不变这一事实在 调试 的时候十分有用,但是另一方面,使用随机数发生器的程序也必须考虑到这一特性。
下面介绍一个例子,需要一个函数生成一个 vector,包含 100 个均匀分布在 0 到 9 之间的随机数。一种错误的方法是使用下面的代码:
vector<unsigned >bad_randVec()
{default_random_engine e;uniform_int_distribution<unsigned >u(0,9);vector<unsigned >ret;for(size_t i = 0;i<100;i++)ret.push_back(u(e));return ret;
}
// 但是 每次调用这个函数都会返回相同的 vector
vector<unsigned >v1(bad_randVec());
vector<unsigned >v2(bad_randVec());
// 将会打印输出 equal
cout << ((v1==v2) ? "equal" : "not equal") << endl;
上面这段代码会输出 equal
,因为 vector v1 和 v2 具有相同的值。
正确的定义方法是 将引擎和关联的分布对象定义为 static 的:
vector<unsigned >good_randVec()
{// 由于我们希望引擎和分布对象保持状态,因此应该将他们定义为// static 的,从而每次调用都生成新的数static default_random_engine e;static uniform_int_distribution<unsigned > u(0,9);vector<unsigned > ret;for(size_t i = 0; i<100;i++)ret.push_back(u(e));return ret;
}
由于 e
和 u
都是 static 的,因此它们在函数调用之间会保持住状态。第一次调用会使用 u(e)
生成的序列中的前 100 个随机数,第二次调用会获得接下来 100 个。以此类推。
注意,一个给定的随机数发生器已知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。
1.3 设置随机数发生器种子
随机数发生器会生成相同的随机数序列这一特性在调试中很有用。但是,一旦我们的程序调试完毕,我们通常希望每次运行程序都会生成不同的随机结果,可以通过提供一个种子(seed)来达到这个目的。种子就是一个数值,殷勤可以利用它从序列中一个新位置重新开始生成随机数。
为引擎设置种子有两种方式:
- 在创建引擎对象时提供种子
- 调用引擎的 seed 成员
// 几乎肯定是生成随机整数 vector 的错误方法// 每次调用这个函数都会生成相同的 100 个数default_random_engine e1; // 使用默认种子default_random_engine e2(2147483646); // 使用给定的种子值// e3 和 e4 将会生成相同的序列,因为他们使用了相同的种子default_random_engine e3;e3.seed(32767); //调用 seed 设置为一个新种子值default_random_engine e4(32767); // 将种子值设置为 32767for(size_t i = 0;i != 10; i++){if (e1() == e2())cout<<"unseeded match at iteeration: "<<i<<endl;if (e3() != e4())cout<<"seeded differs at itertion: "<<i<<endl;}
设置种子最常用的方法是调用系统函数
time
,这个函数定义再头文件ctime
中,它返回一个特定时刻到当前经过了多少秒。函数time
接受单个指针参数,它指向用于写入时间的数据结构。如果此指针为空,则函数简单的返回时间:default_random_engine e1(time(0)); // 稍微随机些的种子--把0换成NULL也行
但是,由于
time
返回以秒计的时间,因此这种方式只适用于生成种子的间隔为秒级或更长的应用。2. 其他随机数分布
2.1 生成随机实数
程序常常需要一个随机浮点数源。特别是程序经常需要 0 到 1 之间的随机数。
default_random_engine e; // 生成无符号随机整数// 0 到 1 (包含)的均匀分布uniform_real_distribution<double >u(0,1);for(size_t i =0;i<10;i++)cout<<u(e)<<" ";cout<<endl;
此外,当我们对分布函数不指定默认生成的类型参数时,程序会自动赋予一个类型,生成浮点值得分布类型默认生成
double
类型,生成整型值的分布类型默认生成int
类型,如下:uniform_real_distribution<>u(-1,1); // 默认生成 double 值
2.2 生成非均匀分布的随机数
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