C++中没有自带的random函数,要生成随机数就需要用c文件"stdlib.h"里的函数rand()和srand(),不过,由于rand()的内部实现是用线性同余法做的,
所以生成的并不是真正的随机数,而是在一定范围内可看为随机的伪随机数,下面分别介绍一下各自的用法
1. int rand(void);它是无参函数,返回int型数据,并且返回值范围是 0~RAND_MAX(32767),RAND_MAX定义在头文件 <cstdlib>中,是一个8位数;
rand()的作用是用来产生随机数序列的,它产生的随机数是根据种子生成的,不同的种子产生的随机序列也是不同的;而系统默认的种子是1,如果
你没有设置种子的话,那每次使用rand()产生的随机序列都是固定的,它会产生相同的随机序列,所以这不是真正的随机,而是伪随机数,要做到真正
的随机,就要使种子随机。下面先说一下rand()的用法,后面再说怎么设置随机种子,上代码
#include<iostream> #include<ctime> #include<cstdlib> using namespace std; int main() { cout<<"第一次产生的随机序列:"; for(int i=1;i<=10;i++) cout<<rand()<<" "; cout<<" "; return 0; }
我运行了两次程序,分别产生了两个随机序列,如图
你会发现两次所生成的随机序列是相同的,这是为啥 ?上面说过系统默认的种子是1,而你又没有设置随机种子,所以每次产生的随机序列都是一样的,是伪随机。
如何解决这个伪随机的问题呢,这就引出了srand()。
2. void srand(unsigned int seed);srand()就是用来设置rand()函数的种子的,若srand()每次设置的种子不同,那么rand()就会产生不同的随机序列。一般用时间来
做种子,因为时间一直在变,这样种子就会不同,从而可以产生真正的随机数。方法为将函数time(0)作为srand()的参数(因为time会有返回值,实际上是让这个返回值做参数),
另外srand(time(0))只需要执行一次就行了。具体操作还是看代码吧
#include<iostream> #include<ctime> #include<cstdlib> using namespace std; int main() { srand((int)time(0)); //用时间做种子 cout<<"第2次产生的随机序列:"; for(int i=1;i<=10;i++) cout<<rand()<<" "; cout<<" "; return 0; }
还是运行了两次程序,分别产生了两个随机序列,结果如下图
那你会发现这两次产生的两个随机序列是不一样的,因为用了时间做种子。下面还有一个小问题,就是如果要产生某个范围内的随机数要怎么实现呢,比如
要产生[0,100)这个范围内的随机数,或者[0,10000)这个范围内的随机数,就要用rand()%n来产生[0,n)这个范围内的随机数了。用rand()%(b-a)+a 来产生[a,b)
这一范围内的随机数,下面用程序分别模拟一下这三种情况:
#include<iostream> #include<ctime> #include<cstdlib> using namespace std; int main() { srand((int)time(0)); //用时间做种子 cout<<"产生[0,100)内的随机数:"; for(int i=1;i<=10;i++) cout<<rand()%100<<" "; cout<<" "; cout<<"产生[0,10000)内的随机数:"; for(int i=1;i<=10;i++) cout<<rand()%10000<<" "; cout<<" "; cout<<"产生[100000,1000000)内的随机数:"; for(int i=1;i<=10;i++) cout<<rand()%(1000000-100000)+100000<<" "; return 0; }
结果如下图:
通过上面的操作就可以产生指定范围内的随机数了。
产生一定范围内的随机数的公式是:
要产生 [0,n) 内的随机数,用 rand()%n
要产生 [a,b) 内的随机数,用 rand()%(b-a)+a
要产生 [a,b] 内的随机数,用 rand()%(b-a+1)+a
要产生 (a,b] 内的随机数,用 rand()%(b-a)+a+1
通用公式为:a + rand() % n;其中的a是起始值,n是整数的范围,就是a~n之间的随机数。
参考:https://www.cnblogs.com/VVingerfly/p/5990714.html
https://www.cnblogs.com/xiaokang01/p/9786751.html#_label0_2