C++11帶來諸多特性,random就是其一.ios
1. random_device算法
標準庫提供了一個非肯定性隨機數生成設備.在Linux的實現中,是讀取/dev/urandom設備;Windows的實現竟然是用rand_s,在這裏強烈譴責一下.windows
random_device提供()操做符,用來返回一個min()到max()之間的一個數字.若是是Linux(Unix Like或者Unix)下,均可以使用這個來產生高質量的隨機數,能夠理解爲真隨機數.dom
#include <iostream> #include <random> int main() { std::random_device rd; for(int n=0; n<20000; ++n) std::cout << rd() << std::endl; return 0; }
2. random number enginespa
標準把隨機數抽象成隨機數引擎和分佈兩部分.引擎用來產生隨機數,分佈產生特定分佈的隨機數(好比平均分佈,正太分佈等).code
標準提供三種經常使用的引擎:linear_congruential_engine,mersenne_twister_engine和subtract_with_carry_engine.第一種是線性同餘算法,第二種是梅森旋轉算法,第三種帶進位的線性同餘算法.第一種是最經常使用的,並且速度也是很是快的; 第二種號稱是最好的僞隨機數生成器;第三種沒用過....orm
隨機數引擎接受一個整形參數看成種子,不提供的話,會使用默認值. 推薦使用random_device來產生一個隨機數看成種子.(windows下愛咋整咋整,誰叫windows的random_device是調用rand_s)blog
#include <iostream> #include <random> int main() { std::random_device rd; std::mt19937 mt(rd()); for(int n = 0; n < 10; n++) std::cout << mt() << std::endl; return 0; }
3. random number distributionsip
標準提供各類各樣的分佈,不過咱們常常用的比較少,好比平均分佈,正太分佈...使用也很簡單ci
//平均分佈 #include <random> #include <iostream> int main() { std::random_device rd; std::mt19937 gen(rd()); std::uniform_int_distribution<> dis(1, 6); for(int n=0; n<10; ++n) std::cout << dis(gen) << ' '; std::cout << '\n'; }
//正太分佈 #include <iostream> #include <iomanip> #include <string> #include <map> #include <random> #include <cmath> int main() { std::random_device rd; std::mt19937 gen(rd()); // values near the mean are the most likely // standard deviation affects the dispersion of generated values from the mean std::normal_distribution<> d(5,2); std::map<int, int> hist; for(int n=0; n<10000; ++n) { ++hist[std::round(d(gen))]; } for(auto p : hist) { std::cout << std::fixed << std::setprecision(1) << std::setw(2) << p.first << ' ' << std::string(p.second/200, '*') << '\n'; } }