关于库随机函数用法1
来源:互联网 发布:咨询师网络继续教育 编辑:程序博客网 时间:2024/06/07 01:08
毕业设计中涉及到一个随机算法,很久没用了,所以忘了,去网上搜了一下, 得到下文,另外我有一点心得
那就是time(0)函数是返回秒级的数值,而getticketcount()可以返回毫秒级数值,这就决定了所有可能被随机到的数值可以在更短的时间范围内得到一次被选中的机会(当然这只是机会,不一定被选中)
但是我更希望能直接获得微妙级的时间,有谁有好方法的话请提出来
PS:QueryPerformanceCounter和QueryFrequencyCounter这两个是不行的哦,因为这两个的使用要先依赖其他参数,而被依赖的参数无法保证其随机性。这两个函数用在高精度时间上很有效,但我现在不仅要高精度的时间,我的目的更是为了保证其随机性。
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以下是转的文章
一、C++中不能使用random()函数
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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。
C++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。
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:
#include <iostream>#include <ctime>#include <cstdlib>using namespace std;int main(){ double random(double,double); srand(unsigned(time(0))); for(int icnt = 0; icnt != 10; ++icnt) cout << "No." << icnt+1 << ": " << int(random(0,10))<< endl; return 0;}double random(double start, double end){ return start+(end-start)*rand()/(RAND_MAX + 1.0);}
/* 运行结果
* No.1: 3
* No.2: 9
* No.3: 0
* No.4: 9
* No.5: 5
* No.6: 6
* No.7: 9
* No.8: 2
* No.9: 9
* No.10: 6
*/
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:
#include <iostream>#include <ctime>#include <cstdlib>#include <iomanip>using namespace std;int main(){ double random(double,double); int a[10] = {0}; const int Gen_max = 10000000; srand(unsigned(time(0))); for(int icnt = 0; icnt != Gen_max; ++icnt) switch(int(random(0,10))) { case 0: a[0]++; break; case 1: a[1]++; break; case 2: a[2]++; break; case 3: a[3]++; break; case 4: a[4]++; break; case 5: a[5]++; break; case 6: a[6]++; break; case 7: a[7]++; break; case 8: a[8]++; break; case 9: a[9]++; break; default: cerr << "Error!" << endl; exit(-1); } for(int icnt = 0; icnt != 10; ++icnt) cout << icnt << ": " << setw(6) << setiosflags(ios::fixed) << setprecision(2) << double(a[icnt])/Gen_max*100 << "%" << endl; return 0;}double random(double start, double end){ return start+(end-start)*rand()/(RAND_MAX + 1.0);}
/* 运行结果
* 0: 10.01%
* 1: 9.99%
* 2: 9.99%
* 3: 9.99%
* 4: 9.98%
* 5: 10.01%
* 6: 10.02%
* 7: 10.01%
* 8: 10.01%
* 9: 9.99%
*/
可知用这种方法得到的随机数是满足统计规律的。
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...
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:
chinsung@gentoo ~/workspace/test/Debug $ time ./test
0: 10.00%
1: 10.00%
2: 10.00%
3: 10.00%
4: 10.00%
5: 10.00%
6: 10.00%
7: 10.00%
8: 10.00%
9: 10.00%
real 2m7.768s
user 2m4.405s
sys 0m0.038s
chinsung@gentoo ~/workspace/test/Debug $ time ./test
0: 10.00%
1: 10.00%
2: 10.00%
3: 10.00%
4: 10.00%
5: 10.00%
6: 10.00%
7: 10.00%
8: 10.00%
9: 10.00%
real 2m7.269s
user 2m4.077s
sys 0m0.025s
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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2、C++中另一函数srand(),可以指定不同的数(无符号整数变元)为种子。但是如果种子相同,伪随机数列也相同。一个办法是让用户输入种子,但是仍然不理想。
3、 比较理想的是用变化的数,比如时间来作为随机数生成器的种子。 time的值每时每刻都不同。所以种子不同,所以,产生的随机数也不同。
// C++随机函数(VC program)
#include <stdio.h> #include <iostream> #include <time.h> using namespace std; #define MAX 100 int main(int argc, char* argv[]) { srand( (unsigned)time( NULL ) );//srand()函数产生一个以当前时间开始的随机种子.应该放在for等循环语句前面 不然要很长时间等待 for (int i=0;i<10;i++) cout<<rand()%MAX<<endl;//MAX为最大值,其随机域为0~MAX-1 return 0; }
二、rand()的用法
rand()不需要参数,它会返回一个从0到最大随机数的任意整数,最大随机数的大小通常是固定的一个大整数。 这样,如果你要产生0~10的10个整数,可以表达为:
int N = rand() % 11;
这样,N的值就是一个0~10的随机数,如果要产生1~10,则是这样:
int N = 1 + rand() % 10;
总结来说,可以表示为:
a + rand() % n
其中的a是起始值,n是整数的范围。
通常rand()产生的随机数在每次运行的时候都是与上一次相同的,这是有意这样设计的,是为了便于程序的调试。若要产生每次不同的随机数,可以使用srand( seed )函数进行随机化,随着seed的不同,就能够产生不同的随机数。
如大家所说,还可以包含time.h头文件,然后使用srand(time(0))来使用当前时间使随机数发生器随机化,这样就可以保证每两次运行时可以得到不同的随机数序列(只要两次运行的间隔超过1秒)。
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