C++怎么生成随机浮点数
今天小编给大家分享一下C++怎么生成随机浮点数的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。
rand生成随机数
问题出现
场景描述：
想生成一组整形随机数，放入数组中，用来测试自己的排序是否正确。
于是我写出了下方代码，生成随机数。
先简单了解下用到的函数：
//返回time_t类型的 当前时间的时间戳time_t time (time_t* timer);//传入一个种子，为伪随机数生成器初始化void srand (unsigned int seed);//得到一个整形伪随机数int rand (void);
#include#include #include int main(){ int arr[10] = { 0 }; for (int i = 0; i < 10; ++i) { srand((unsigned int)time(NULL)); //两个相减是为了出现负的随机数，使测试范围更广 arr[i] = (rand() % 100 + 1) - (rand() % 100 + 1); printf("%d ", arr[i]); } return 0;}
我发现尽管我调用了srand函数，可生成的数组值还是同一个。
我思考后想到，因为for循环执行速度太快，整个程序都是在一秒内完成的。
所以出现了都是同一个值的情况。
初步解决
于是我想出了下面的解决方法：
我可以在for循环内调用Sleep函数，让我的电脑休眠一下，这样就不会出现上述情况了。
于是我写出了下方的代码：
#include#include #include #include int main(){ int arr[10] = { 0 }; for (int i = 0; i < 10; ++i) { Sleep(1000); srand((unsigned int)time(NULL)); arr[i] = (rand() % 100 + 1) - (rand() % 100 + 1); printf("%d ", arr[i]); } return 0;}
通过休眠后，就成功解决问题了。
可是，
如果睡眠时间太短，那么还是会出现重复的现象；
如果睡眠时间太长，程序运行速度就太慢。
最终方法
因为上述的原因，我继续查询资料，了解了rand和srand的基本原理，最终成功解决了该问题。
给srand函数传入一个数值后，srand会根据这个生成一个随机序列表（通常有4,294,967,296个数），传入相同的数生成的序列表是相同的。然后rand从序列的头部取出一个数返回，然后将这个数放在随机序列表尾部，因此如果你要取的数据量非常大，是会出现与之前取出的数重复的情况。
此时，上面出现的问题也很好解决了。因为计算机运行速度很快，所以我们每次进入循环都会生成一个相同的随机序列表，rand函数只会取出其第一个数。
要解决这个问题，我们只需要在循环前调用一次srand函数就好了，这样就不会重复生成序列表了。
下方是最终形式的代码：
#include#include #include int main(){ int arr[10] = { 0 }; srand((unsigned int)time(NULL)); for (int i = 0; i < 10; ++i) { arr[i] = (rand() % 100 + 1) - (rand() % 100 + 1); printf("%d ", arr[i]); } return 0;}
下文将使用C++11定义在头文件random中的随机数库通过一组协作的类来解决这些问题：随机数引擎类和随机数分布类。
一个引擎类可以生成unsigned随机数序列
一个分布类使用一个引擎类生成指定类型的、在给定范围内的、服从特定概率分布的随机数
生成等概率随机数
生成随机整数
uniform_int_distribution：产生均匀分布的整数
templateclass uniform_int_distribution;// IntType// An integer type. Aliased as member type result_type.// By default, this is int.
#include#include #include using namespace std;int main(){ //产生[1, 100]左闭右闭区间的随机整数 uniform_int_distribution u(1, 100); default_random_engine e; //为随机数引擎设置随机种子，若不设置每次生成的随机数相同(可以创建时设置) //类似srand的用法,相同的种子生成的随机数相同 //default_random_engine e(time(NULL)); e.seed(time(NULL)); for (size_t i = 0; i < 10; ++i) { cout << u(e) << " "; } cout << endl; return 0;}
生成随机浮点数
uniform_real_distribution：产生均匀分布的实数
templateclass uniform_real_distribution;// RealType// A floating-point type. Aliased as member type result_type.// By default, this is double.
#include#include #include using namespace std;int main(){ //生成[-1, 1]范围随机浮点数 //模板参数只能是浮点类型（float，double， long double） uniform_real_distribution u(-1, 1); default_random_engine e(time(NULL)); for (size_t i = 0; i < 10; ++i) { cout << u(e) << " "; } cout << endl; return 0;}
生成非均匀分布随机数
正态分布随机数
templateclass normal_distribution;
#include#include #include using namespace std;int main(){ //生成符合均值为10，标准差为2的随机数 normal_distribution u(10, 2); default_random_engine e(time(NULL)); for (size_t i = 1; i <= 100; ++i) { printf("%-9.6lf ", u(e)); if (i % 10 == 0) { cout << endl; } } cout << endl; return 0;}
二项分布的布尔值
class bernoulli_distribution;
#include#include #include using namespace std;int main(){ // 生成1的概率为0.7 bernoulli_distribution u(0.7); default_random_engine e(time(NULL)); for (int i = 0; i < 10; i++) { cout << u(e) << " "; } cout << endl; return 0;}
以上就是"C++怎么生成随机浮点数"这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家阅读完这篇文章都有很大的收获，小编每天都会为大家更新不同的知识，如果还想学习更多的知识，请关注行业资讯频道。
