c/cpp中生成随机数

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from：https://zhidao.baidu.com/question/399826336.htmlC++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] = ;    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    2m7.768suser    2m4.405ssys     0m0.038schinsung@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    2m7.269suser    2m4.077ssys     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...