C++中大隨機(jī)數(shù)的示例分析-創(chuàng)新互聯(lián)

這篇文章主要介紹了C++中大隨機(jī)數(shù)的示例分析，具有一定借鑒價(jià)值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

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前言

大家都知道C++的隨機(jī)數(shù)大值是RAND_MAX，在頭文件<stdlib.h>中定義。在windows平臺(tái)下的VS是0x7fff，在MacBook的XCode是int的大值?？磥?lái)不同的平臺(tái)是不同的。但是windows的是在太小了。

先上一個(gè)平時(shí)的隨機(jī)函數(shù)：

int littleRand(int min, int max) 
{ 
 //考慮到不同平臺(tái)下RAND_MAX可能不等于0x7fff，所以不能把RAND_MAX*RAND_MAX，以免int爆掉 
 
 if (min > max) 
 { 
 min = max; 
 } 
 
 int randV = rand() % (max - min + 1); 
 
 int randResult = min + randV; 
 return randResult; 
}

想優(yōu)化一下：想著兩個(gè)相乘，大值是1億，而且都是隨機(jī)，就應(yīng)該是均等的。

int bigRand(int min, int max) 
{ 
 //考慮到不同平臺(tái)下RAND_MAX可能不等于0x7fff，所以不能把RAND_MAX*RAND_MAX，以免int爆掉 
 
 if (min > max) 
 { 
 min = max; 
 } 
 
 int rand1 = rand() % 10000; 
 int rand2 = rand() % 10000; 
 int randV = (rand1 * rand2) % (max - min + 1); 
 
 int randResult = min + randV; 
 return randResult; 
}

于是我運(yùn)行了100萬(wàn)次，生成10以內(nèi)的隨機(jī)數(shù)，統(tǒng)計(jì)一下出現(xiàn)的次數(shù)。

int main() 
{ 
 srand(time(0)); 
 std::map<int, int> a; 
 std::map<int, int> b; 
 for (int i = 0; i < 1000000; i ++) 
 { 
 a[bigRand(1, 10)]++; 
 b[littleRand(1, 10)]++; 
 } 
 for (int i = 1; i <= 10; ++ i) 
 { 
 cout << i <<": \t"<< a[i] << " \t " << b[i] << endl; 
 } 
 
 return 0; 
}

結(jié)果：

左邊的是大隨機(jī)數(shù)的次數(shù)，右邊的是原來(lái)的。

可以看出，右邊的比較正常，基本上是平均的。

而左邊的，明顯隔一個(gè)就大一點(diǎn)。等于1的特別高。至于怎么產(chǎn)生的我也想不通。

不過(guò)可以想象一下，縮小范圍。就隨機(jī)1和2。

1和2的概率都是0.5，兩個(gè)數(shù)相乘是4.我們可以得到1-4范圍的隨機(jī)數(shù)。

但是概率明顯不是均等的。假如執(zhí)行兩次，1和2都出現(xiàn)

就可以等到1：1次，2：2次，3：0次，4：1次。

明顯，相乘的肯定是有差別的.

來(lái)，再把小時(shí)候媽媽叫我的乘法口訣看一遍。

std::map<int, int> r; 
for(int i = 0; i < 10; ++i) 
{ 
 for (int j = 0; j < 10; ++j) { 
 r[i * j %10]++; 
 } 
} 
for (int i = 0 ; i < 10; ++i) { 
 cout << i <<"\t"<< r[i] << endl; 
}

結(jié)果：

0 27
1 4
2 12
3 4
4 12
5 9
6 12
7 4
8 12
9 4

那應(yīng)該怎么搞呢，其實(shí)應(yīng)該用移位的方法。你算出來(lái)的數(shù)是10進(jìn)制的話，每次向左移動(dòng)1為，就是乘以10，例如我上面的代碼，

int bigRand(int min, int max) 
{ 
 if (min > max) 
 { 
 min = max; 
 } 
 
 int rand1 = rand() % 10000; 
 int rand2 = rand() % 10000; 
 int randV = (rand1 * 10000 + rand2) % (max - min + 1);//改成這樣 
 
 int randResult = min + randV; 
 return randResult; 
}

10000以下和10000以上完全不相干，兩次隨機(jī)不相干。只有這樣才能使正確的隨機(jī)。

其實(shí)就是求模的時(shí)候，模式多少，第一次隨機(jī)就要乘以多少。rand1乘以的是rand2的模。

百度了一下其他人的隨機(jī)數(shù)。

#include <stdio.h> 
#include <stdlib.h> 
#include <time.h> 
unsigned long ulrand(void) { 
 return ( 
 (((unsigned long)rand()<<24)&0xFF000000ul) 
 |(((unsigned long)rand()<<12)&0x00FFF000ul) 
 |(((unsigned long)rand() )&0x00000FFFul)); 
} 
int i; 
unsigned long ul; 
void main() { 
 srand(time(NULL)); 
 for (i=0;i<10;i++) { 
 ul=ulrand(); 
 printf("%010lu 0x%08x\n",ul,ul); 
 } 
}

還有這個(gè)簡(jiǎn)單點(diǎn)的：

int BigRand() 
{ 
 return RAND_MAX*rand() + rand(); 
}

其實(shí)都是通過(guò)移位的方式，移出那個(gè)隨機(jī)數(shù)的大值就行。

不過(guò)有個(gè)問(wèn)題要考慮的，就是跨平臺(tái)問(wèn)題。不同平臺(tái)的整形的長(zhǎng)度可能不同，RAND_MAX也可能不同?？偸且莆?，可能會(huì)出現(xiàn)數(shù)組越界。

所以為了安全起見(jiàn)還是用我寫(xiě)的兩個(gè)10000大值的隨機(jī)數(shù)吧。

感謝你能夠認(rèn)真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“C++中大隨機(jī)數(shù)的示例分析”這篇文章對(duì)大家有幫助，同時(shí)也希望大家多多支持創(chuàng)新互聯(lián)建站，關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站建設(shè)公司行業(yè)資訊頻道，更多相關(guān)知識(shí)等著你來(lái)學(xué)習(xí)!

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轉(zhuǎn)載來(lái)于：http://muchs.cn/article14/cdejge.html

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