如何在 C++ 中生成随机双精度浮点数
本文将介绍几种在 C++ 中生成随机双精度浮点数的方法。
使用 C++11 <random> 库在 C++ 中生成一个随机的双数
自 C++11 版本以来，标准库提供了随机/伪随机数生成的类和方法。任何需要高质量随机数的应用都必须使用这些方法，但其他情况也可以从这个简洁而功能丰富的 STL 接口中受益。
首先初始化的 std::random_device 对象是一个非确定性的均匀随机位发生器，用于生成在下一行初始化的随机数引擎 std::default_random_engine。这一步确保引擎不会产生相同的序列。在 C++ 数字库中实现了几种随机数引擎，它们在时间/空间要求上有所不同（参见完整列表在此）。
在下面的例子中，我们使用 std::default_random_engine 来生成伪随机值，但你可以根据你的应用约束条件的要求来初始化具体的算法引擎。接下来，我们初始化一个均匀分布，并传递最小/最大值作为可选参数。最后，我们从 [10-100] 区间打印 5 个随机双值到控制台。
#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;
}
输出：
73.68930968
24.37712986
40.37815433
77.24899374
94.62192505
请注意，如果没有传递以下类型之一作为模板参数，std::uniform_real_distribution< T > 会产生未定义的行为：float, double, 或 long double。下面的例子可以生成单精度的浮点数。
#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 函数在 C++ 中生成一个随机双数
rand 函数是 C 标准库随机数生成工具的一部分。对于需要高质量随机性的应用，不建议使用该函数，但可以用于多种情况，例如，如果想用随机数填充矩阵或向量。
该函数生成一个介于 0 和 RAND_MAX 之间的伪随机整数（两者都包含在内）。由于 RAND_MAX 的值是依赖于实现的，而且保证最小值只有 32767，所以生成的数字具有约束的随机性。这个函数应该用 std::srand 做种子（最好用 std::time 传递当前时间）。最后，我们可以用一些繁琐的算术生成双精度浮点数。
#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;
}
输出：
84.70076228
11.08804226
20.78055909
74.35545741
18.64741151
