如何在 C++ 中生成隨機雙精度浮點數
本文將介紹幾種在 C++ 中生成隨機雙精度浮點數的方法。
使用 C++11 <random> 庫在 C++ 中生成一個隨機的雙數
自 C++11 版本以來，標準庫提供了隨機/偽隨機數生成的類和方法。任何需要高質量隨機數的應用都必須使用這些方法，但其他情況也可以從這個簡潔而功能豐富的 STL 介面中受益。
首先初始化的 std::random_device 物件是一個非確定性的均勻隨機位發生器，用於生成在下一行初始化的隨機數引擎 std::default_random_engine。這一步確保引擎不會產生相同的序列。在 C++ 數字庫中實現了幾種隨機數引擎，它們在時間/空間要求上有所不同（參見完整列表在此）。
在下面的例子中，我們使用 std::default_random_engine 來生成偽隨機值，但你可以根據你的應用約束條件的要求來初始化具體的演算法引擎。接下來，我們初始化一個均勻分佈，並傳遞最小/最大值作為可選引數。最後，我們從 [10-100] 區間列印 5 個隨機雙值到控制檯。
#include <iomanip>
#include <iostream>
#include <random>
using std::cout;
using std::endl;
using std::setprecision;
// Modify as needed
constexpr int MIN = 10;
constexpr int MAX = 100;
int main() {
std::random_device rd;
std::default_random_engine eng(rd());
std::uniform_real_distribution<double> distr(MIN, MAX);
for (int n = 0; n < 5; ++n) {
cout << setprecision(10) << distr(eng) << "\n";
}
cout << endl;
return EXIT_SUCCESS;
}
輸出：
73.68930968
24.37712986
40.37815433
77.24899374
94.62192505
請注意，如果沒有傳遞以下型別之一作為模板引數，std::uniform_real_distribution< T > 會產生未定義的行為：float, double, 或 long double。下面的例子可以生成單精度的浮點數。
#include <iomanip>
#include <iostream>
#include <random>
using std::cout;
using std::endl;
using std::setprecision;
// Modify as needed
constexpr int MIN = 10;
constexpr int MAX = 100;
int main() {
std::random_device rd;
std::default_random_engine eng(rd());
std::uniform_real_distribution<float> distr(MIN, MAX);
for (int n = 0; n < 5; ++n) {
cout << setprecision(10) << distr(eng) << "\n";
}
cout << endl;
return EXIT_SUCCESS;
}
使用 std::rand 函式在 C++ 中生成一個隨機雙數
rand 函式是 C 標準庫隨機數生成工具的一部分。對於需要高質量隨機性的應用，不建議使用該函式，但可以用於多種情況，例如，如果想用隨機數填充矩陣或向量。
該函式生成一個介於 0 和 RAND_MAX 之間的偽隨機整數（兩者都包含在內）。由於 RAND_MAX 的值是依賴於實現的，而且保證最小值只有 32767，所以生成的數字具有約束的隨機性。這個函式應該用 std::srand 做種子（最好用 std::time 傳遞當前時間）。最後，我們可以用一些繁瑣的算術生成雙精度浮點數。
#include <iomanip>
#include <iostream>
#include <random>
using std::cout;
using std::endl;
using std::setprecision;
// Modify as needed
constexpr int MIN = 10;
constexpr int MAX = 100;
int main() {
std::srand(std::time(nullptr));
for (int i = 0; i < 5; i++)
cout << setprecision(10)
<< MIN + (double)(rand()) / ((double)(RAND_MAX / (MAX - MIN))) << endl;
return EXIT_SUCCESS;
}
輸出：
84.70076228
11.08804226
20.78055909
74.35545741
18.64741151
