C++中如何产生均匀分布的随机数

产生均匀分布的随机数:

       上面例子产生的随机数会比较大,如果我们只想产生0到100的随机数。按照我们之前的做法是直接random()%100。这种做法是不好的。原因可以参见《Accelerated C++》的7.4.4节。

        C++11也知道这一点,这就使得C++11的随机数更加复杂了。


       我们平常说产生随机数,隐含是意思是产生均匀分布的随机数。学过概率论的同学都知道,除了均匀分布还有很多分布,比如正态分布、泊松分布等等。之前在网上看过网友怎么用rand()函数产生的随机数制作这些分布。现在这工作不用码农做了,C++11标准都提供了这些分布。

       C++11提供的均匀分布模板类为:uniform_int_distribution和uniform_real_distribution。前一个模板类名字中的int不是代表整型,而是表示整数。因为它是一个模板类,可以用int、long、short等整数类型来实例化。后一个表示浮点数模板类,可以用float和double来实例化。使用例子如下:

[cpp]  view plain copy
  1. #include  
  2. #include  
  3. #include  
  4.    
  5. using std::cout;  
  6. using std::endl;  
  7. using std::cin;  
  8.    
  9.    
  10. int main()  
  11. {  
  12.     std::default_random_engine random(time(NULL));  
  13.     std::uniform_int_distribution<int> dis1(0, 100);  
  14.    std::uniform_real_distribution<double> dis2(0.0, 1.0);  
  15.    
  16.     for(int i = 0; i < 10; ++i)  
  17.         cout<' ';  
  18.     cout<
  19.    
  20.     for(int i = 0; i < 10; ++i)  
  21.         cout<' ';  
  22.     cout<
  23.    
  24.     return 0;  
  25. }  

        可以看到,在uniform_int_distribution的构造函数中,参数说明了随机数的范围。uniform_int_distribution的随机数的范围不是半开范围[  ),而是[  ],对于uniform_real_distribution却是半开范围[  )。也是就是说上面的例子中,能产生100,但不会产生1.0。不得不说,这颠覆了之前的认识。对于default_random_engine来说,其产生的随机数范围是在[min(), max()]之间,其中min()和max()为它的两个成员函数。同样,也是非半开范围。对于浮点数,如果真的是想产生[0.0, 1.0]范围的数,可以使用

[cpp]  view plain copy
  1. #include  
  2. #include  
  3. std::uniform_real_distribution<double> dis2(0, std::nextafter(1,DBL_MAX));  

        如果uniform_int_distribution使用了无参构造函数,那么其随机数的范围是[0,numberic_limits::max()],也就是0到对应实例化类型能表示的最大值。对于uniform_real_distribution的无参构造函数,则是[0, 1)。

 

概率分布类型:

        C++11提供的概率分布类型有下面这些:

 

均匀分布:

       uniform_int_distribution          整数均匀分布

       uniform_real_distribution        浮点数均匀分布

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