如何在 C++ 中生成一個 0 和 1 之間的隨機數
本文介紹了幾種 C++ 方法，如何在 0 到 1 的區間內生成一個隨機浮點數。
使用 C++11 <random> 庫生成 0 到 1 區間的隨機數
C++11 版本提供了隨機數和偽隨機數生成的類/方法。在現代 C++ 程式碼庫中，推薦使用這些標準庫設施來處理隨機數生成。
std::random_device 物件首先被初始化，它是一個非確定性的均勻隨機位發生器，用來給隨機數引擎 std::default_random_engine 提供種子，它在下一行被初始化。這樣就能保證引擎不會產生相同的數字序列。
在 C++ <random> 庫中實現的隨機數引擎有好幾種，它們在時間/空間要求等一些因素上有所不同（見完整列表這裡）。在下面的例子中，我們使用 std::default_random_engine 來演示隨機浮點數的生成。可以根據應用約束的要求指定某個演算法引擎。下一步是我們初始化一個均勻分佈，並傳遞最小/最大值作為引數。最後，我們在 [0-1]區間內列印 5 個隨機浮點數到控制檯。
#include <iostream>
#include <random>
#include <iomanip>
using std::cout;
using std::endl;
using std::setprecision;
constexpr int FLOAT_MIN = 0;
constexpr int FLOAT_MAX = 1;
int main()
{
std::random_device rd;
std::default_random_engine eng(rd());
std::uniform_real_distribution<float> distr(FLOAT_MIN, FLOAT_MAX);
for (int n = 0; n < 5; ++n) {
cout << setprecision(6)
<< distr(eng) << "\n";
}
return EXIT_SUCCESS;
}
輸出：
0.22808
0.343274
0.408204
0.687902
0.572947
請注意，如果以下型別之一沒有作為模板引數傳遞給 std::uniform_real_distribution< T >，則 std::uniform_real_distribution< T > 會產生未定義的行為：float, double, 或 long double。
使用 std::rand 函式在 C++ 中生成一個 0 和 1 之間的隨機浮點數
rand 函式是 C 標準庫隨機數生成工具的一部分。不建議用於需要高質量隨機性的應用。不過，它仍可用於測試目的或密碼學上的非敏感數生成。
rand 函式生成一個介於 0 和 RAND_MAX 之間的偽隨機整數（兩者都包含）。由於 RAND_MAX 的值是依賴於實現的，而且保證最小值只有 32767，所以生成的數字具有約束的隨機性。請記住，這個函式必須用 std::srand 做種子（最好用 std::time 傳遞當前時間）。最後，我們可以在 [0-1]的區間內生成浮點數。
#include <iostream>
#include <random>
#include <iomanip>
using std::cout;
using std::endl;
using std::setprecision;
constexpr int FLOAT_MIN = 0;
constexpr int FLOAT_MAX = 1;
int main()
{
std::srand(std::time(nullptr));
for (int i = 0; i < 5; i++)
cout << setprecision(6)
<< FLOAT_MIN + (float)(rand()) / ((float)(RAND_MAX/(FLOAT_MAX - FLOAT_MIN)))
<< endl;
return EXIT_SUCCESS;
}
輸出：
0.483029
0.252537
0.264023
0.90233
0.573071
Founder of DelftStack.com. Jinku has worked in the robotics and automotive industries for over 8 years. He sharpened his coding skills when he needed to do the automatic testing, data collection from remote servers and report creation from the endurance test. He is from an electrical/electronics engineering background but has expanded his interest to embedded electronics, embedded programming and front-/back-end programming.
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