C++标准库：random

随机数生成设备

随机数生成设备random_device，生成非确定性随机数，在Linux中通过读取/dev/urandom设备，Windows中使用rand_s

重载了()运算符，每次调用会生成一个min()到max()之间的高质量随机数种子，若在Linux(Unix Like)下，可以使用这个生成高质量的随机数，可以理解为真随机数，windows下就无所谓了

随机数引擎类

• 由编译器厂家实现
  default_random_engine
• 线性同余引擎算法
  linear_congruential_engine
• 梅森旋转算法
  mersenne_twister_engine
• 带进位的线性同余算法
  subtract_with_carry_engine
• 基于梅森旋转算法
  生成周期更长的伪随机数，质量高，但是速度较慢
  std::mt19937
std::mt19937_64 64 bit 版本

除了使用random_device，还可以用time()生成随机数种子

default_random_engine dre(time(NULL));

由于time()返回以秒计的时间，该方式只适用于生成种子的间隔为秒级或更长的场景

随机数分布类

将随机数引擎生成的随机数序列映射到常见的分布

• 均匀分布
  std::uniform_int_distribution<>
  整数均匀分布，若使用无参构造，则范围为[0,numberic_limits::max()]
std::uniform_real_distribution<>
  浮点数均匀分布，默认为double，若使用无参构造，则范围为[0,1)
• 伯努利类型
  伯努利分布std::bernoulli_distribution
  二项分布std::binomial_distribution
  几何分布std::geometry_distribution
  负二项分布std::negative_biomial_distribution
• 正态分布相关
  正态分布std::normal_distribution<>
  卡方分布chi_squared_distribution
  柯西分布cauchy_distribution
  费歇尔F分布fisher_f_distribution
  t分布student_t_distribution
• 分段分布
  离散分布discrete_distribution
  分段常数分布piecewise_constant_distribution
  分段线性分布piecewise_linear_distribution
• 其他分布
  泊松分布poisson_distribution
  指数分布exponential_distribution
  伽马分布gamma_distribution
  威布尔分布weibull_distribution
  极值分布extreme_value_distribution

如下函数，用于生成随机数

vector<unsigned> bad_randVec() {
    default_random_engine engine;
    uniform_int_distribution<unsigned> ui_distr(0,9);
    vector<unsigned> ret;
    for(size_t i = 0;i<100;i++)
        ret.push_back(ui_distr(engine));
    return ret;
}

每次调用bad_randVec()函数时，都会生成相同的随机数，若想每次调用该函数能获取到不同的随机数，应将engine和ui_distr定义为static，保持变量状态，从而每次调用都生成新的随机数，如下good_randVec()

vector<unsigned> good_randVec() {
    static default_random_engine engine;
    static uniform_int_distribution<unsigned> ui_distr(0,9);
    vector<unsigned> ret;
    for(size_t i = 0; i<100;i++)
        ret.push_back(ui_distr(engine));
    return ret;
}

示例如下

#include<random>
#include<ctime>
#include<functional>

int main() {
    // std::random_device rd;
    // std::default_random_engine eng(rd());

    // std::default_random_engine eng(1);

    std::default_random_engine eng(time(NULL));

    std::uniform_int_distribution<int> distr(1,10);

    auto func= bind(distr, eng);
    for(int i=0; i<10; ++i){
        std::cout<<func()<<std::ends; // distr(eng);
    }

    return 0;
}

注：若想在类中初始化uniform_int_distribution，可在构造函数初始化列表中进行