平均随机数的封装类

核心代码从C++抄的。改进了两点：

a,种子初始化为time(null)，此函数精确到秒。

b,构造函数可以指定随机数的最大值。比如：生成0到10的随机数。

c,范围从0x8ffff，扩充到0xFFFF。

class CRand
{
public:
	CRand(unsigned short uMax=0xFFFF)
	{
		m_seed = ::time(NULL);
		m_uMax = uMax ;
		for( int i = 1 ; i <= 16 ; i++ )
		{
			if( (1 << i) > uMax )
			{
				m_uMaxMask = ( 1 << i ) - 1 ;
				break;
			}
		} 
	}		
	int rand()
	{
		while(true)
		{
			m_seed = m_seed * 1103515245 + 12345;
			unsigned short r = (unsigned int)(m_seed >> 16)&m_uMaxMask ;
			if( r <= m_uMax )
			{
				return r ;
			}
		}
	}
	int m_seed;
protected:
	unsigned short m_uMaxMask;
	unsigned short m_uMax;
};

取[0,M]的随机数：直接rand()%(M+1)不是一个好主意,0到RAND_MAX是大致随机的，但%(M+1)就可能相差很大，比如：

假定M=RAND_MAX-1，那么rand()% (m+1) 后，0,RAND_MAX两个数是0，其它都只有一个数。所以0出现的几率是其它的两倍。

下面是测试代码：

const unsigned short iMax = 0x8000-2;
	CRand rand1,rand2(iMax);	
	int nums1[iMax+1]={0},nums2[iMax+1]={0};
	for( int j = 0 ; j < 0x2000 ; j++ )
	{
		rand1.m_seed = j ;
		rand2.m_seed = j ;
		for(int  i = 0 ; i < 0x10000 ; i++ )
		{		
			const int r1 = rand1.rand()%(iMax+1);
			ASSERT( ( r1 >= 0 ) && ( r1 <= iMax));
			nums1[r1]++;

			const int r2 = rand2.rand();
			ASSERT( ( r2 >= 0 ) && ( r2 <= iMax));
			nums2[r2]++;
		}
	}
	std::sort(nums1,nums1+iMax+1);
	std::sort(nums2,nums2+iMax+1);
	

结果见下图，方法二明显平均的多