C ++ 11 bietet Ihnen viele neue Optionen mit random. Das kanonische Papier zu diesem Thema wäre N3551, Random Number Generation in C ++ 11
Um zu sehen, warum die Verwendung rand()problematisch sein kann, lesen Sie das Rand () als schädliches Präsentationsmaterial von Stephan T. Lavavej, das während der GoingNative 2013- Veranstaltung gegeben wurde. Die Folien sind in den Kommentaren, aber hier ist ein direkter Link .
Ich gehe boostauch auf die Verwendung ein, randda Legacy-Code möglicherweise noch Unterstützung benötigt.
Das folgende Beispiel wurde von der cppreference-Site destilliert und verwendet die std :: mersenne_twister_engine- Engine und die std :: uniform_real_distribution, die im [0,10)Intervall Zahlen generiert , wobei andere Engines und Distributionen auskommentiert werden ( siehe live ):
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <string>
#include <map>
#include <random>
int main()
{
std::random_device rd;
//
// Engines
//
std::mt19937 e2(rd());
//std::knuth_b e2(rd());
//std::default_random_engine e2(rd()) ;
//
// Distribtuions
//
std::uniform_real_distribution<> dist(0, 10);
//std::normal_distribution<> dist(2, 2);
//std::student_t_distribution<> dist(5);
//std::poisson_distribution<> dist(2);
//std::extreme_value_distribution<> dist(0,2);
std::map<int, int> hist;
for (int n = 0; n < 10000; ++n) {
++hist[std::floor(dist(e2))];
}
for (auto p : hist) {
std::cout << std::fixed << std::setprecision(1) << std::setw(2)
<< p.first << ' ' << std::string(p.second/200, '*') << '\n';
}
}
Die Ausgabe ähnelt der folgenden:
0 ****
1 ****
2 ****
3 ****
4 *****
5 ****
6 *****
7 ****
8 *****
9 ****
Der Ausgang wird variieren je nachdem , welche Distribution Sie wählen, so dass , wenn wir mit gehen entschieden std :: normal_distribution mit einem Wert von 2sowohl mittleren und stddev zB dist(2, 2)anstelle der Ausgang wäre ähnlich wie diesen ( siehe es leben ):
-6
-5
-4
-3
-2 **
-1 ****
0 *******
1 *********
2 *********
3 *******
4 ****
5 **
6
7
8
9
Das Folgende ist eine modifizierte Version eines Teils des Codes, der in N3551( siehe live ) vorgestellt wird:
#include <algorithm>
#include <array>
#include <iostream>
#include <random>
std::default_random_engine & global_urng( )
{
static std::default_random_engine u{};
return u ;
}
void randomize( )
{
static std::random_device rd{};
global_urng().seed( rd() );
}
int main( )
{
// Manufacture a deck of cards:
using card = int;
std::array<card,52> deck{};
std::iota(deck.begin(), deck.end(), 0);
randomize( ) ;
std::shuffle(deck.begin(), deck.end(), global_urng());
// Display each card in the shuffled deck:
auto suit = []( card c ) { return "SHDC"[c / 13]; };
auto rank = []( card c ) { return "AKQJT98765432"[c % 13]; };
for( card c : deck )
std::cout << ' ' << rank(c) << suit(c);
std::cout << std::endl;
}
Die Ergebnisse sehen ähnlich aus wie:
5H 5S AS 9S 4D 6H TH 6D KH 2S QS 9H 8H 3D KC TD 7H 2D KS 3C TC 7D 4C QH QC QD JD AH JC AC KD 9D 5C 2H 4H 9C 8C JH 5D 4S 7C AD 3S 8S TS 2C 8D 3H 6C JS 7S 6S
Boost
Natürlich ist Boost.Random auch immer eine Option, hier verwende ich boost :: random :: uniform_real_distribution :
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <string>
#include <map>
#include <boost/random/mersenne_twister.hpp>
#include <boost/random/uniform_real_distribution.hpp>
int main()
{
boost::random::mt19937 gen;
boost::random::uniform_real_distribution<> dist(0, 10);
std::map<int, int> hist;
for (int n = 0; n < 10000; ++n) {
++hist[std::floor(dist(gen))];
}
for (auto p : hist) {
std::cout << std::fixed << std::setprecision(1) << std::setw(2)
<< p.first << ' ' << std::string(p.second/200, '*') << '\n';
}
}
rand ()
Wenn Sie verwenden müssen, rand()finden Sie in den C-FAQ eine Anleitung zum Wie kann ich Gleitkomma-Zufallszahlen generieren? , die im Grunde ein ähnliches Beispiel für die Erzeugung eines Intervalls gibt [0,1):
#include <stdlib.h>
double randZeroToOne()
{
return rand() / (RAND_MAX + 1.);
}
und um eine Zufallszahl im Bereich von zu generieren [M,N):
double randMToN(double M, double N)
{
return M + (rand() / ( RAND_MAX / (N-M) ) ) ;
}