如何在 C++ 中生成一个 0 和 1 之间的随机数
本文介绍了几种 C++ 方法，如何在 0 到 1 的区间内生成一个随机浮点数。
使用 C++11 <random> 库生成 0 到 1 区间的随机数
C++11 版本提供了随机数和伪随机数生成的类/方法。在现代 C++ 代码库中，推荐使用这些标准库设施来处理随机数生成。
std::random_device 对象首先被初始化，它是一个非确定性的均匀随机位发生器，用来给随机数引擎 std::default_random_engine 提供种子，它在下一行被初始化。这样就能保证引擎不会产生相同的数字序列。
在 C++ <random> 库中实现的随机数引擎有好几种，它们在时间/空间要求等一些因素上有所不同（见完整列表这里）。在下面的例子中，我们使用 std::default_random_engine 来演示随机浮点数的生成。可以根据应用约束的要求指定某个算法引擎。下一步是我们初始化一个均匀分布，并传递最小/最大值作为参数。最后，我们在 [0-1]区间内打印 5 个随机浮点数到控制台。
#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;
}
输出：
0.22808
0.343274
0.408204
0.687902
0.572947
请注意，如果以下类型之一没有作为模板参数传递给 std::uniform_real_distribution< T >，则 std::uniform_real_distribution< T > 会产生未定义的行为：float, double, 或 long double。
使用 std::rand 函数在 C++ 中生成一个 0 和 1 之间的随机浮点数
rand 函数是 C 标准库随机数生成工具的一部分。不建议用于需要高质量随机性的应用。不过，它仍可用于测试目的或密码学上的非敏感数生成。
rand 函数生成一个介于 0 和 RAND_MAX 之间的伪随机整数（两者都包含）。由于 RAND_MAX 的值是依赖于实现的，而且保证最小值只有 32767，所以生成的数字具有约束的随机性。请记住，这个函数必须用 std::srand 做种子（最好用 std::time 传递当前时间）。最后，我们可以在 [0-1]的区间内生成浮点数。
#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;
}
输出：
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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