c++随机数引擎与分布类型

一、旧式rand()：
旧式的随机数发生器沿用C的Rand()函数，这个函数会产生区间在[0,RAND_MAX]的伪随机数，且随机数近似可以看做符合均匀分布。
rand()函数的一些问题：

很多程序需要不同范围的随机数；
一些应用需要随机浮点数；
一些程序需要非均匀分布的数；

而程序员为了解决这些问题而试图转换rand生成的随机数的范围、类型或分布时，常常会引入非随机性。

二、新标准引擎和分布：
C++ 11新标准针对这两点做了很大的改进——随机数发生器（定义在头文件random）。
新设施利用两部分来生成随机数：
（1）、random number engines（引擎类）：负责生成原始随机数
（2）、random number distributions（分布类）：迫使生成的随机数在统计上满足指定的概率分布。

//引擎和分布类型都是函数对象，都重载了函数调用运算符
    default_random_engine e; //默认随机数引擎
    e.seed((unsigned int)time(0)); //设置引擎种子（不够好的种子）
    for (int i = 0; i != 10; ++i)
    {
        cout << e() << " "; //生成原始随机数，往往没什么用
    }
    cout << endl;  //3779844781 2768557194 1707861555 2353173864 1894018264 841293267 2185308307 4182713741 3917642299 3478155669

    //分布类型以随机数引擎本身为参数，将引擎生成的随机数映射到指定分布
    uniform_int_distribution<unsigned> u(0, 9); //均匀分布类型，指定范围0~9
    for (int i = 0; i != 10; ++i)
    {
        cout << u(e) << " "; //生成0~9范围内的均匀分布的随机数
    }
    cout << endl;  //7 4 4 2 2 5 0 1 7 1

    /*C++11提供了一个非常友好的类：random_device。这个类的作用是，
    可以产生non-deterministic random numbers.
    这个类有可能产生真正的随机数，不过真是效果和具体实现有关。
    显然我们可以利用random_device去初始化我们的随机数种子*/
    random_device r;
    e.seed(r());//重置种子
    for (int i = 0; i != 10; ++i)
    {
        cout << u(e) << " "; 
    }
    cout << endl;

三、引擎和分布列表（来自cplusplus.com）：
这里写图片描述

c++随机数引擎与分布类型

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