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C语言调用产生随机数函数 c语言生成随机数的代码( 二 )

IT技术语言


系统：Windows10
软件：notepad++等编辑器、gcc编译器1.0
1、使用rand函数生成随机数，rand随机生成一个位于0 ~ RAND_MAX之间C语言调用产生随机数函数的整数 。如下图中，我们直接使用rand方法生成10个随机数 。
2、程序运行后生成C语言调用产生随机数函数了随机数，但直接使用rand的问题在于，在下次程序调用时，生成的随机数与上次一致 。所以 ， rand函数虽然生成随机数，但可以说是一个伪随机 。因为每次调用时，生成数字顺序都是固定的 。
3、为C语言调用产生随机数函数了在每次调用时生成不同的随机数，使用srand函数初始化随机数种子 。只要随机数种子变化了，那么生成的随机数就会改变 。通常，srand使用当前时间作为种子 。
4、但使用时间作为随机数种子是否安全呢？我们目前程序执行的速度都太快了，一秒钟对于计算机来说太漫长了 。我们将生成随机数的操作定义为函数，然后调用函数两次，看生成的随机数仍然时一样 。
5、优化函数也比较简单 ， 在使用时间的基础上，我们还加上一个定增序号 。这样能保证就算同一秒钟内多次调用，随机数的种子都是不一样的 。
6、通常，我们需要获取一定范围内的随机数 。所以，在生成随机数之后我们使用模运算获取对应范围内的数据 。如生成0到100内的随机数 。
c语言，如何产生随机数？本文由青松原创并依GPL-V2及其后续版本发放，转载请注明出处且应包含本行声明 。\x0d\x0a\x0d\x0aC++中常用rand()函数生成随机数，但严格意义上来讲生成的只是伪随机数（pseudo-random integral number） 。生成随机数时需要我们指定一个种子，如果在程序内循环，那么下一次生成随机数时调用上一次的结果作为种子 。但如果分两次执行程序，那么由于种子相同，生成的“随机数”也是相同的 。\x0d\x0a\x0d\x0a在工程应用时，我们一般将系统当前时间(Unix时间)作为种子，这样生成的随机数更接近于实际意义上的随机数 。给一下例程如下：\x0d\x0a\x0d\x0a#include \x0d\x0a#include \x0d\x0a#include \x0d\x0ausing namespace std;\x0d\x0a\x0d\x0aint main()\x0d\x0a{\x0d\x0adouble random(double,double);\x0d\x0asrand(unsigned(time(0)));\x0d\x0afor(int icnt = 0; icnt != 10; ++icnt)\x0d\x0acout"No."icnt+1": "int(random(0,10)) endl;\x0d\x0areturn 0;\x0d\x0a}\x0d\x0a\x0d\x0adouble random(double start, double end)\x0d\x0a{\x0d\x0areturn start+(end-start)*rand()/(RAND_MAX + 1.0);\x0d\x0a}\x0d\x0a/* 运行结果\x0d\x0a* No.1: 3\x0d\x0a* No.2: 9\x0d\x0a* No.3: 0\x0d\x0a* No.4: 9\x0d\x0a* No.5: 5\x0d\x0a* No.6: 6\x0d\x0a* No.7: 9\x0d\x0a* No.8: 2\x0d\x0a* No.9: 9\x0d\x0a* No.10: 6\x0d\x0a*/\x0d\x0a利用这种方法能不能得到完全意义上的随机数呢？似乎9有点多哦？却没有1,4,7？！我们来做一个概率实验，生成1000万个随机数，看0-9这10个数出现的频率是不是大致相同的 。程序如下：\x0d\x0a#include \x0d\x0a#include \x0d\x0a#include \x0d\x0a#include \x0d\x0ausing namespace std;\x0d\x0a\x0d\x0aint main()\x0d\x0a{\x0d\x0adouble random(double,double);\x0d\x0aint a[10] = ;\x0d\x0aconst int Gen_max = 10000000;\x0d\x0asrand(unsigned(time(0)));\x0d\x0a\x0d\x0afor(int icnt = 0; icnt != Gen_max; ++icnt)\x0d\x0aswitch(int(random(0,10)))\x0d\x0a{\x0d\x0acase 0: a[0]++; break;\x0d\x0acase 1: a[1]++; break;\x0d\x0acase 2: a[2]++; break;\x0d\x0acase 3: a[3]++; break;\x0d\x0acase 4: a[4]++; break;\x0d\x0acase 5: a[5]++; break;\x0d\x0acase 6: a[6]++; break;\x0d\x0acase 7: a[7]++; break;\x0d\x0acase 8: a[8]++; break;\x0d\x0acase 9: a[9]++; break;\x0d\x0adefault: cerr"Error!"endl; exit(-1);\x0d\x0a}\x0d\x0a\x0d\x0afor(int icnt = 0; icnt != 10; ++icnt)\x0d\x0acouticnt": "setw(6)setiosflags(ios::fixed)setprecision(2)double(a[icnt])/Gen_max*100"%"endl;\x0d\x0a\x0d\x0areturn 0;\x0d\x0a}\x0d\x0a\x0d\x0adouble random(double start, double end)\x0d\x0a{\x0d\x0areturn start+(end-start)*rand()/(RAND_MAX + 1.0);\x0d\x0a}\x0d\x0a/* 运行结果\x0d\x0a* 0: 10.01%\x0d\x0a* 1:9.99%\x0d\x0a* 2:9.99%\x0d\x0a* 3:9.99%\x0d\x0a* 4:9.98%\x0d\x0a* 5: 10.01%\x0d\x0a* 6: 10.02%\x0d\x0a* 7: 10.01%\x0d\x0a* 8: 10.01%\x0d\x0a* 9:9.99%\x0d\x0a*/\x0d\x0a可知用这种方法得到的随机数是满足统计规律的 。\x0d\x0a\x0d\x0a另：在Linux下利用GCC编译程序，即使我执行了1000000次运算，是否将random函数定义了inline函数似乎对程序没有任何影响，有理由相信，GCC已经为我们做了优化 。但是冥冥之中我又记得要做inline优化得加O3才行...\x0d\x0a\x0d\x0a不行，于是我们把循环次数改为10亿次，用time命令查看执行时间：\x0d\x0achinsung@gentoo ~/workspace/test/Debug $ time ./test \x0d\x0a0: 10.00%\x0d\x0a1: 10.00%\x0d\x0a2: 10.00%\x0d\x0a3: 10.00%\x0d\x0a4: 10.00%\x0d\x0a5: 10.00%\x0d\x0a6: 10.00%\x0d\x0a7: 10.00%\x0d\x0a8: 10.00%\x0d\x0a9: 10.00%\x0d\x0a\x0d\x0areal2m7.768s\x0d\x0auser2m4.405s\x0d\x0asys0m0.038s\x0d\x0achinsung@gentoo ~/workspace/test/Debug $ time ./test \x0d\x0a0: 10.00%\x0d\x0a1: 10.00%\x0d\x0a2: 10.00%\x0d\x0a3: 10.00%\x0d\x0a4: 10.00%\x0d\x0a5: 10.00%\x0d\x0a6: 10.00%\x0d\x0a7: 10.00%\x0d\x0a8: 10.00%\x0d\x0a9: 10.00%\x0d\x0a\x0d\x0areal2m7.269s\x0d\x0auser2m4.077s\x0d\x0asys0m0.025s\x0d\x0a\x0d\x0a前一次为进行inline优化的情形，后一次为没有作inline优化的情形，两次结果相差不大，甚至各项指标后者还要好一些，不知是何缘由...

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