C++中如何产生均匀分布的随机数

产生均匀分布的随机数：

       上面例子产生的随机数会比较大，如果我们只想产生0到100的随机数。按照我们之前的做法是直接random()%100。这种做法是不好的。原因可以参见《Accelerated C++》的7.4.4节。

        C++11也知道这一点，这就使得C++11的随机数更加复杂了。

       我们平常说产生随机数，隐含是意思是产生均匀分布的随机数。学过概率论的同学都知道，除了均匀分布还有很多分布，比如正态分布、泊松分布等等。之前在网上看过网友怎么用rand()函数产生的随机数制作这些分布。现在这工作不用码农做了，C++11标准都提供了这些分布。

       C++11提供的均匀分布模板类为：uniform_int_distribution和uniform_real_distribution。前一个模板类名字中的int不是代表整型，而是表示整数。因为它是一个模板类，可以用int、long、short等整数类型来实例化。后一个表示浮点数模板类，可以用float和double来实例化。使用例子如下：

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#include<iostream>  

#include<random>  

#include<time.h>  

   

using std::cout;  

using std::endl;  

using std::cin;  

   

   

int main()  

{  

    std::default_random_engine random(time(NULL));  

    std::uniform_int_distribution<int> dis1(0, 100);  

   std::uniform_real_distribution<double> dis2(0.0, 1.0);  

   

    for(int i = 0; i < 10; ++i)  

        cout<<dis1(random)<<' ';  

    cout<<endl;  

   

    for(int i = 0; i < 10; ++i)  

        cout<<dis2(random)<<' ';  

    cout<<endl;  

   

    return 0;  

}  

        可以看到，在uniform_int_distribution的构造函数中，参数说明了随机数的范围。uniform_int_distribution的随机数的范围不是半开范围[  )，而是[  ]，对于uniform_real_distribution却是半开范围[  )。也是就是说上面的例子中，能产生100，但不会产生1.0。不得不说，这颠覆了之前的认识。对于default_random_engine来说，其产生的随机数范围是在[min()，
max()]之间，其中min()和max()为它的两个成员函数。同样，也是非半开范围。对于浮点数，如果真的是想产生[0.0, 1.0]范围的数，可以使用

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#include<cmath>  

#include<cfloat>  

std::uniform_real_distribution<double> dis2(0, std::nextafter(1,DBL_MAX));  

        如果uniform_int_distribution使用了无参构造函数，那么其随机数的范围是[0,numberic_limits<type>::max()]，也就是0到对应实例化类型能表示的最大值。对于uniform_real_distribution的无参构造函数，则是[0, 1)。

 

概率分布类型：

        C++11提供的概率分布类型有下面这些：

 

均匀分布：

       uniform_int_distribution          整数均匀分布

       uniform_real_distribution        浮点数均匀分布