rand(),srand(),Randomize(),Random()的区别和用法
函数一:int rand(void);
从srand (seed)中指定的seed开始,返回一个[seed, RAND_MAX(0x7fff))间的随机整数。
函数二:void srand(unsigned seed);
参数seed是rand()的种子,用来初始化rand()的起始值。
可以认为rand()在每次被调用的时候,它会查看:
1) 如果用户在此之前调用过srand(seed),给seed指定了一个值,那么它会自动调用
srand(seed)一次来初始化它的起始值。
2) 如果用户在此之前没有调用过srand(seed),它会自动调用srand(1)一次。
根据上面的第一点我们可以得出:
1)如果希望rand()在每次程序运行时产生的值都不一样,必须给srand(seed)中的seed一个变值,这个变值必须在每次程序运行时都不一样(比如到目前为止流逝的时间)。
srand((unsigned)time(NULL));
number=rand()%100+1 产生一个1-100之间的随即数
2)否则,如果给seed指定的是一个定值,那么每次程序运行时rand()产生的值都会一样,虽然这个值会是[seed, RAND_MAX(0x7fff))之间的一个随机取得的值。
3)如果在调用rand()之前没有调用过srand(seed),效果将和调用了srand(1)再调用rand()一样(1也是一个定值)。
举几个例子,假设我们要取得0~6之间的随机整数(不含6本身):
例一,不指定seed:
for(int i=0;i<10;i++){
ran_num=rand() % 6;
cout<<ran_num<<" ";
}
每次运行都将输出:5 5 4 4 5 4 0 0 4 2
例二,指定seed为定值1:
srand(1);
for(int i=0;i<10;i++){
ran_num=rand() % 6;
cout<<ran_num<<" ";
}
每次运行都将输出:5 5 4 4 5 4 0 0 4 2
跟例子一的结果完全一样。
例三,指定seed为定值6:
srand(6);
for(int i=0;i<10;i++){
ran_num=rand() % 6;
cout<<ran_num<<" ";
}
每次运行都将输出:4 1 5 1 4 3 4 4 2 2
随机值也是在[0,6)之间,随得的值跟srand(1)不同,但是每次运行的结果都相同。
例四,指定seed为当前系统流逝了的时间(单位为秒):time_t time(0):
#include <ctime>
//…
srand((unsigned)time(0));
for(int i=0;i<10;i++){
ran_num=rand() % 6;
cout<<ran_num<<" ";
}
第一次运行时输出:0 1 5 4 5 0 2 3 4 2
第二次:3 2 3 0 3 5 5 2 2 3
总之,每次运行结果将不一样,因为每次启动程序的时刻都不同(间隔须大于1秒?见下)。
关于time_t time(0):
time_t被定义为长整型,它返回从1970年1月1日零时零分零秒到目前为止所经过的时间,单位为秒。比如假设输出:
cout<<time(0);
值约为1169174701,约等于37(年)乘365(天)乘24(小时)乘3600(秒)(月日没算)。
另外,关于ran_num = rand() % 6,
将rand()的返回值与6求模是必须的,这样才能确保目的随机数落在[0,6)之间,否则rand()的返回值本身可能是很巨大的。
一个通用的公式是:
要取得[a,b)之间的随机整数,使用(rand() % (b-a))+ a (结果值将含a不含b)。
在a为0的情况下,简写为rand() % b。
最后,关于伪随机浮点数:
用rand() / double(RAND_MAX)可以取得0~1之间的浮点数(注意,不同于整型时候的公式,是除以,不是求模),举例:
double ran_numf=0.0;
srand((unsigned)time(0));
for(int i=0;i<10;i++){
ran_numf = rand() / (double)(RAND_MAX);
cout<<ran_numf<<" ";
}
运行结果为:0.716636,0.457725,…等10个0~1之间的浮点数,每次结果都不同。
如果想取更大范围的随机浮点数,比如1~10,可以将
rand() /(double)(RAND_MAX) 改为 rand() /(double)(RAND_MAX/10)
运行结果为:7.19362,6.45775,…等10个1~10之间的浮点数,每次结果都不同。
至于100,1000的情况,如此类推。
以上不是伪随机浮点数最好的实现方法,不过可以将就着用用…
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