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news 2025/7/6 14:54:44

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c++語言中可以用rand()函數(shù)生成隨機數(shù)，今天來探討一下rand()函數(shù)的基本用法和實際應用。

本系列文章共分兩講，今天主要介紹一下偽隨機數(shù)生成的原理，以及在偽隨機數(shù)生成的基礎上，生成隨機數(shù)的技巧，下一講主要介紹無重復隨機數(shù)生成的方法和舒爾特方格數(shù)字生成的實例。本文采用循序漸進的方式逐步介紹，并且貼上了實際測試的代碼和結(jié)果。有不詳和不實之處，請各位大神批評指正。

一、rand()函數(shù)的幾個要點

1、rand()函數(shù)所在庫

2、rand()函數(shù)的范圍

3、rand()函數(shù)為偽隨機數(shù)

4、線性同余算法簡介

二、rand()函數(shù)的基本使用技巧

1、單獨使用

2、配合srand()函數(shù)使用

(1)srand()函數(shù)原型

(2)所在庫也是cstdlib

(3)srand()的作用

3、配合time()或getpid()使用

(1)time(NULL)函數(shù)

(2)getpid()函數(shù)

三、rand()函數(shù)的擴展功能

1、生成0~n(n>1)隨機整數(shù)

2、生成n~m(n1)范圍內(nèi)的隨機整數(shù),m-n>

一、rand()函數(shù)的幾個要點

1、rand()函數(shù)所在庫

rand()函數(shù)原型：int rand(void);?

所在的庫為cstdlib，所以使用時需要引入cstdlib頭文件。

2、rand()函數(shù)的范圍

當為int型時，隨機數(shù)的范圍為0~32767。

3、rand()函數(shù)為偽隨機數(shù)

rand()的內(nèi)部實現(xiàn)是用線性同余法做的，它不是真的隨機數(shù)，因其周期特別長，故在一定的范圍里可看成是隨機的。

4、線性同余算法簡介

線性同余算法是一種迭代算法，每次迭代計算出的結(jié)果就是偽隨機數(shù)，其迭代公式為：

$x_{n+1}=(a*x_{n}+c) mod(m)$ ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (1)? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??

式中：

$x_{n+1}$ 為第 $n+1$ 次迭代值；

$x_{n}$ 為第 $n$ 次迭代值；

$a$ 、 $c$ 為常數(shù)；

$m$ 為隨機數(shù)范圍(由rand()數(shù)據(jù)類型確定，如果為int，則為32768)；

公式第一次迭代

$x_{1}=(a*x_{0}+c) mod(m)$

所用的 $x_{0}$ 為初始值，也稱為種子(seed)，也就是當 $a$ 、 $c$ 、 $m$ 都確定后，隨機數(shù)的序列是由 $x_{0}$ 值決定的，而系統(tǒng)默認其值為1。

二、rand()函數(shù)的基本使用技巧

1、單獨使用

單獨使用rand()函數(shù)示例代碼如下：

#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <windows.h>
using namespace std;int main()
{while(1){cout<<rand()<<endl;Sleep(1000);	}	
}

經(jīng)過多次測試，發(fā)現(xiàn)這樣一個規(guī)律，每次運行程序時，產(chǎn)生的隨機數(shù)序列都是一樣的，都固定不變?yōu)閇41,18467,6334,26500,...]，如下圖所示。因為我們在程序中沒有設定 $x_{0}$ ，而系統(tǒng)默認值為1，所以根據(jù)(1)式算出來的為隨機數(shù)序列值都是一樣的。

2、配合srand()函數(shù)使用

(1)srand()函數(shù)原型

void srand (usigned int seed)

(2)所在庫也是cstdlib

(3)srand()的作用

用來設置rand()產(chǎn)生隨機數(shù)時的隨機數(shù)種子。參數(shù)seed是整數(shù)，當改變seed值時，產(chǎn)生的偽隨機數(shù)序列就會發(fā)生改變。在程序中設定seed=0，如下所示。

#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <windows.h>
using namespace std;int main()
{while(1){srand(0);cout<<rand()<<endl;Sleep(1000);	}	
}

運行程序后，發(fā)現(xiàn)偽隨機數(shù)序列發(fā)生變化了，如下圖所示。

3、配合time()或getpid()使用

使用srand()函數(shù)，改變seed數(shù)值，可以改變偽隨機數(shù)的序列。每次要想生成不同的偽隨機數(shù)序列，就要手動改變seed值，也不是很方便。所以，最好的辦法是每次運行程序，seed值都可以自動改變。通?？梢岳胻ime(NULL)或getpid()的返回值作為seed。

(1)time(NULL)函數(shù)

time(NULL)的返回值為當前時間的時間戳(以秒為單位)，比如2023-8-2 17:19:04對應的時間戳數(shù)值為1690967944。所以每次運行時間不一樣，通過srand()函數(shù)給rand()函數(shù)設定的seed的值 $x_{0}$ 也不一樣，因此產(chǎn)生的隨機數(shù)序列也就不一樣了。

#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <ctime>
#include <windows.h>using namespace std;int main()
{srand(time(NULL));while(1){cout<<rand()<<endl;Sleep(1000);}}

下邊是兩次運行的結(jié)果，可見產(chǎn)生的隨機序列不一樣了。

(2)getpid()函數(shù)

getpid是一種函數(shù)，功能是取得進程識別碼，許多程序利用取到的此值來建立臨時文件，以避免臨時文件相同帶來的問題。

getpid()函數(shù)需要引入的頭文件有stdio.h、unistd.h和sys/types.h。

調(diào)試程序代碼如下：

#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <windows.h>
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include <sys/types.h>
using namespace std;int main()
{srand(getpid())；while(1){cout<<rand()<<endl；Sleep(1000);	}	
}

分別執(zhí)行兩次程序生成的偽代碼隨機數(shù)序列也不相同，結(jié)果如下：

getpid函數(shù)與time(NULL)函數(shù)不同之處是：

第一、time(NULL)獲取的是時間戳值，所以與程序的進程無關，無論進程相同還是不同，只要調(diào)取函數(shù)的時間不一樣，那么生成的seed值就不一樣。

第二、getpid函數(shù)是程序的進程識別碼，所以在同一個程序的進程內(nèi)多次調(diào)用函數(shù)，生成的seed值是一樣的。只有在不同的進程內(nèi)調(diào)用，seed值才會改變。

三、rand()函數(shù)的擴展功能

1、生成0~n(n>1)隨機整數(shù)

rand()函數(shù)生成的隨機數(shù)范圍為0~32767，那么要想讓范圍變?yōu)?~m(m<32767)，只需要用rand()對m+1求余即可。

#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <ctime>
#include <windows.h>
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include <sys/types.h>
using namespace std;int main()
{int m;cin>>m; 
//	srand(getpid());srand(time(NULL));while(1){cout<<rand()%(m+1)<<endl;Sleep(1000);}}

2、生成n~m(n<m,m-n>1)范圍內(nèi)的隨機整數(shù)

要想讓rand()函數(shù)生成的隨機數(shù)范圍為n~m(n<m,m-n>1)，只需要用rand()對(m-n+1)求余，再加n即可。

#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <ctime>
#include <windows.h>
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include <sys/types.h>
using namespace std;int main()
{int m,n;cin>>n>>m; 
//	srand(getpid());srand(time(NULL));while(1){cout<<rand()%(m-n+1)+n<<endl;Sleep(1000);}}

（未完待續(xù)）

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