Есть ли функция для получения равномерно распределенных псевдослучайных целых чисел в некотором заданном диапазоне? Я мог бы написать свою собственную функцию, используя rand
, но это кажется довольно распространенной ситуацией, что, возможно, что-то в STL для нее.
Каков стандартный способ получения равномерно распределенных случайных целых чисел в С++?
Ответ 1
Boost предоставляет множество инструментов для генерации случайных чисел. Для равномерных распределений вы имеете следующее:
http://www.boost.org/doc/libs/1_49_0/doc/html/boost/random/uniform_real_distribution.html
EDIT: обновлен, чтобы включить новую реализацию С++ 11. Для целых чисел здесь вы имеете ссылку:
http://en.cppreference.com/w/cpp/numeric/random/uniform_int_distribution
Простым примером может быть:
#include <random>
#include <iostream>
int main()
{
std::random_device rd;
std::mt19937 gen(rd());
std::uniform_int_distribution<> dis(1, 6);
for(int n=0; n<10; ++n)
std::cout << dis(gen) << ' ';
std::cout << '\n';
}
Ответ 2
Чтобы генерировать псевдослучайные числа в С++, очень хороший вариант - использовать механизм генерации псевдослучайных чисел Mersenne twister: std::mt19937
из заголовка <random>
.
Мы можем думать об этом двигателе как о черном ящике, который выплескивает высококачественные случайные биты.
Затем эти случайные биты могут быть сформированы на выходе некоторых целых чисел с использованием распределения; в частности, для получения равномерно распределенных псевдослучайных чисел, можно использовать std::uniform_int_distribution
.
Обратите внимание, что объект движка должен быть инициализирован семенем. std::random_device
может использоваться для этой цели.
Итак, этот процесс можно суммировать тремя логическими шагами:
- Создайте экземпляр
std::random_device
, чтобы получить недетерминированное семя для движка Twers Mersenne. - Создайте экземпляр механизма
std::mt19937
, чтобы получить высококачественные псевдослучайные биты. - Используйте
std::uniform_int_distribution
для формирования этих случайных бит в равномерно распределенных целых числах.
Скомпилированный код С++:
#include <iostream> // for console output
#include <random> // for pseudo-random number generators and distributions
int main()
{
// Use random_device to generate a seed for Mersenne twister engine.
std::random_device rd;
// Use Mersenne twister engine to generate pseudo-random numbers.
std::mt19937 engine(rd());
// "Filter" MT engine output to generate pseudo-random integer values,
// **uniformly distributed** on the closed interval [0, 99].
// (Note that the range is [inclusive, inclusive].)
std::uniform_int_distribution<int> dist(0, 99);
// Generate and print 10 pseudo-random integers
for (int i = 0; i < 10; ++i)
{
std::cout << dist(engine) << ' ';
}
std::cout << std::endl;
}
Подробнее о генерации псевдослучайных чисел в С++ (включая причины, по которым rand()
не очень хорошо), см. это видео Stephan T. Lavavej (from Going Native 2013):
Ответ 3
Чтобы создать одно или определенное количество случайных величин с равномерным распределением по целочисленной области с помощью std::generate_n
и boost
:
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <boost/random.hpp>
/*
*
*/
int main(int argc, char** argv) {
boost::mt19937 rand_generator(std::time(NULL));
boost::random::uniform_int_distribution<> int_distribution(0, 100);
//Need to pass generator
std::cout << int_distribution(rand_generator) << std::endl;
//Associate generator with distribution
boost::random::variate_generator<boost::mt19937&,
boost::random::uniform_int_distribution<>
> int_variate_generator(rand_generator, int_distribution);
//No longer need to pass generator
std::cout << int_variate_generator() << std::endl;
std::generate_n( std::ostream_iterator<int>(std::cout, ","), 3, int_variate_generator);
return 0;
}