C++生成隨機浮點數的範例程式碼

2022-04-14 19:02:23

前言

在C++11之前，我們通常採用rand函數來生成亂數。

但rand函數對一些情況顯得難以處理：

不同範圍的亂數
需要隨機浮點數
需要非均勻分佈的亂數

rand生成亂數

問題出現

場景描述：

想生成一組整形亂數，放入陣列中，用來測試自己的排序是否正確。

於是我寫出了下方程式碼，生成亂數。

先簡單瞭解下用到的函數：

//返回time_t型別的 當前時間的時間戳
time_t time (time_t* timer);

//傳入一個種子，為偽亂數生成器初始化
void srand (unsigned int seed);

//得到一個整形偽亂數
int rand (void);

#include <stdio.h>
#include <time.h>
#include <stdlib.h>

int main()
{
    int arr[10] = { 0 };
    
    for (int i = 0; i < 10; ++i)
    {
        srand((unsigned int)time(NULL));
        //兩個相減是為了出現負的亂數，使測試範圍更廣
        arr[i] = (rand() % 100 + 1) - (rand() % 100 + 1);
        
        printf("%d ", arr[i]);
    }
    
    return 0;
}

我發現儘管我呼叫了srand函數，可生成的陣列值還是同一個。

我思考後想到，因為for迴圈執行速度太快，整個程式都是在一秒內完成的。

所以出現了都是同一個值的情況。

初步解決

於是我想出了下面的解決方法：

我可以在for迴圈內呼叫Sleep函數，讓我的電腦休眠一下，這樣就不會出現上述情況了。

於是我寫出了下方的程式碼：

#include <stdio.h>
#include <time.h>
#include <stdlib.h>
#include <windows.h>


int main()
{
    int arr[10] = { 0 };

    for (int i = 0; i < 10; ++i)
    {
        Sleep(1000);
        srand((unsigned int)time(NULL));
        arr[i] = (rand() % 100 + 1) - (rand() % 100 + 1);

        printf("%d ", arr[i]);
    }

    return 0;
}

通過休眠後，就成功解決問題了。

可是，

如果睡眠時間太短，那麼還是會出現重複的現象；

如果睡眠時間太長，程式執行速度就太慢。

最終方法

因為上述的原因，我繼續查詢資料，瞭解了rand和srand的基本原理，最終成功解決了該問題。

給srand函數傳入一個數值後，srand會根據這個生成一個隨機序列表（通常有4,294,967,296個數），傳入相同的數生成的序列表是相同的。然後rand從序列的頭部取出一個數返回，然後將這個數放在隨機序列表尾部，因此如果你要取的資料量非常大，是會出現與之前取出的數重複的情況。

此時，上面出現的問題也很好解決了。因為計算機執行速度很快，所以我們每次進入迴圈都會生成一個相同的隨機序列表，rand函數只會取出其第一個數。

要解決這個問題，我們只需要在迴圈前呼叫一次srand函數就好了，這樣就不會重複生成序列表了。

下方是最終形式的程式碼：

#include <stdio.h>
#include <time.h>
#include <stdlib.h>

int main()
{
    int arr[10] = { 0 };

    srand((unsigned int)time(NULL));
    for (int i = 0; i < 10; ++i)
    {
        arr[i] = (rand() % 100 + 1) - (rand() % 100 + 1);

        printf("%d ", arr[i]);
    }

    return 0;
}

下文將使用C++11定義在標頭檔案random中的亂數庫通過一組共同作業的類來解決這些問題：亂數引擎類和亂數分佈類。

一個引擎類可以生成unsigned亂數序列
一個分佈類使用一個引擎類生成指定型別的、在給定範圍內的、服從特定概率分佈的亂數

生成等概率亂數

生成隨機整數

uniform_int_distribution：產生均勻分佈的整數

template <class IntType = int> 
class uniform_int_distribution;

// IntType
// An integer type. Aliased as member type result_type.
// By default, this is int.

#include <iostream>
#include <random>
#include <ctime>
using namespace std;

int main()
{
    //產生[1, 100]左閉右閉區間的隨機整數
	uniform_int_distribution<int> u(1, 100);
	default_random_engine e;
    //為亂數引擎設定隨機種子，若不設定每次生成的亂數相同(可以建立時設定)
    //類似srand的用法,相同的種子生成的亂數相同
    //default_random_engine e(time(NULL));
    e.seed(time(NULL));

	for (size_t i = 0; i < 10; ++i)
	{
		cout << u(e) << " ";
	}
	cout << endl;

	return 0;
}

生成隨機浮點數

uniform_real_distribution：產生均勻分佈的實數

template <class RealType = double> 
class uniform_real_distribution;

// RealType
// A floating-point type. Aliased as member type result_type.
// By default, this is double.

#include <iostream>
#include <random>
#include <ctime>
using namespace std;

int main()
{
    //生成[-1, 1]範圍隨機浮點數
    //模板引數只能是浮點型別（float，double， long double）
	uniform_real_distribution<double> u(-1, 1);
    default_random_engine e(time(NULL));

	for (size_t i = 0; i < 10; ++i)
	{
		cout << u(e) << " ";
	}
	cout << endl;
    
	return 0;
}

生成非均勻分佈亂數

正態分佈亂數

template <class RealType = double> 
class normal_distribution;

#include <iostream>
#include <random>
#include <ctime>
using namespace std;

int main()
{
    //生成符合均值為10，標準差為2的亂數
	normal_distribution<double> u(10, 2);
    default_random_engine e(time(NULL));
    
	for (size_t i = 1; i <= 100; ++i)
	{
		printf("%-9.6lf ", u(e));
		if (i % 10 == 0)
		{
			cout << endl;
		}
	}
    cout << endl;

	return 0;
}

二項分佈的布林值

class bernoulli_distribution;

#include <iostream>
#include <random>
#include <ctime>
using namespace std;

int main()
{
	// 生成1的概率為0.7
	bernoulli_distribution u(0.7); 
    default_random_engine e(time(NULL));

	for (int i = 0; i < 10; i++) {
		cout << u(e) << " ";
	}
    cout << endl;

	return 0;
}

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