C/C++生成随机数
1. rand函数
只要产生随机数而不需要设定范围的话，只要用rand()就可以了，rand()会返回一随机数值, 范围在0至RAND_MAX 间。RAND_MAX定义在stdlib.h, 其值为2147483647。
# include
using namespace std;
int main()
{
for(int i=0;i<10;i++)
{
cout< 运行结果生成10个随机数：
41
18467
6334
26500
19169
15724
11478
29358
26962
24464 2. srand函数
##include
#include
srand((unsigned int)time(NULL));//在main函数里调用srand函数以实现真正随机 3. random库
3.1. 头文件
#include 3.2. 随机数类常⽤函数介绍
- default_random_engine
随机⾮负数（不建议单独使⽤）。是⼀个随机数引擎类。它定义的调⽤运算符返回⼀个随机的 unsigned 类型的值。
- uniform_int_distribution
指定范围的随机⾮负数。是⼀个随机数分布类，也是个模板类，模板参数为⽣成随机数的类型（不过只能是 int、unsigned、short、unsigned short、long、unsigned long、long long、unsigned long long 中的⼀种）。它的构造函数接受两个值，表⽰随机数的分布范围（闭区间）。
- uniform_real_distribution
指定范围的随机实数。是⼀个随机数分布类，它也是模板类，参数表⽰随机数类型（可选类型为 float、double、long double）。构造函数也需要最⼤值和最⼩值作为参数。（左闭右开区间）
- bernoulli_distribution
指定概率的随机布尔值。是⼀个分布类，但它不是模板类。它的构造函数只有⼀个参数，表⽰该类返回 true 的概率，该参数默认为 0.5 ，即返回 true 和 false 的概率相等。
3.3. 示例
//随机数生成引擎
//利用了真随机数 random_device（）
default_random_engine e{random_device{}()};
mt19937_64 eng{random_device{}()};
//随机数分布引擎
uniform_real_distribution dis1(0, 20);
uniform_int_distribution dis2(20, 40);
bernoulli_distribution u;
for(int i = 0;i < 4; ++i){
cout< 4. 随机数引擎
C++11提供了下面三种随机数生成算法可供选择：
linear_congruential_engine线性同余法
mersenne_twister_engine梅森旋转法
substract_with_carry_engine滞后Fibonacci
这三种算法，在C++11里面都是用模板的方式实现的。C++11标准预定义了一些随机数类，这些随机数类都是用比较好的参数实例化上面那三个模板类得到的。
注意：在C++11里面，把这些随机数生成器叫做引擎(engines)。
下图列出了一些实例化的随机数类：
当然具体用了哪些参数，我们是不用管的，直接用就行了。
4.1. default_random_engine类
上图左上角的default_random_engine的类，也是一个实例化的类。之所以不归入那三种算法，是因为它的实现是由编译器厂家决定的，有的可能用linear_congruential_engine实现，有的可能用mersenne_twister_engine实现。不过，对于其他的类，C++11是有明确规定用哪种算法和参数实现的。
default_random_engine 是⼀个随机数引擎类。它定义的调⽤运算符返回⼀个随机的 unsigned 类型的值。
#include
#include
int main(){
default_random_engine e;
//也可为随机数引擎加随机数发生器的参数：
//default_random_engine random(time(NULL));
//default_random_engine random{random_device{}()};
for(int i = 0; i < 20; ++i)
cout< 4.2. default_random_engine类
上图左上角的default_random_engine的类，也是一个实例化的类。之所以不归入那三种算法，是因为它的实现是由编译器厂家决定的，有的可能用linear_congruential_engine实现，有的可能用mersenne_twister_engine实现。不过，对于其他的类，C++11是有明确规定用哪种算法和参数实现的。
default_random_engine 是⼀个随机数引擎类。它定义的调⽤运算符返回⼀个随机的 unsigned 类型的值。
#include
#include
int main(){
default_random_engine e;
//也可为随机数引擎加随机数发生器的参数：
//default_random_engine random(time(NULL));
//default_random_engine random{random_device{}()};
for(int i = 0; i < 20; ++i)
cout< 4.3. mt19937 随机数引擎
mt19937又叫梅森旋转算法，用于生成随机数的，他也不是梅森发明的，是俩日本人发明的。它的循环节是 2 19937 − 1 2^{19937}-1 219937−1，这是一个梅森素数，所以叫mt19937，也就是说：
mt是指maxint（整型int最大值的缩写）
19937是指
常用下面的语句生成一个随机数引擎
mt19937 gen{random_device {}()};
mt19937是c++11新特性，它是一种随机数算法，用法与rand()函数类似，但是与其它已使用的伪随机数发生器相比，mt19937具有速度快，周期长的特点，周期可达到 2 19937 − 1 2^{19937}-1 219937−1。
rand()在windows下生成的数据范围为0-32726
mt19937所生成的数据范围大概为(-maxint,+maxint)（maxint整型int最大值的缩写）
4.4. 真随机数 random_device()
random_device（）函数目的就是产生生成真随机数。它并不是由某一个数学算法得到的随机序列，而是通过读取文件，读什么文件看具体的实现(Linux可以通过读取/dev/random文件来获取)。文件的内容是随机的，因为文件内容是计算机系统的熵（熵指的是一个系统的混乱程度）。也是当前系统的环境噪声，系统噪音可以通过很多参数来评估，如内存的使用，文件的使用量，不同类型的进程数量等等。Linux的熵来自键盘计时、鼠标移动等。
然而randm_device()只在Linux下有效，在Windows下无效。
#include //随机数
random_device rd;//随机数发生器
mt19937 g(rd());//随机数引擎
或者写为下面一句：
mt19937 g{random_device{}()};
//类似于srand()和rand()的效果
srand(time(NULL)); //初始化随机数种子 参考文献
C++如何生成随机数_fenxinzi557的博客-CSDN博客_c++生成一个随机数
C++11 随机数_何处微尘的博客-CSDN博客_c++11 随机数