C++的隨機(jī)函數(shù)
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C++/c語(yǔ)言里,是沒有辦法得到一個(gè)真正的隨機(jī)數(shù)序列的.想要等到一個(gè)真正的隨機(jī)數(shù)序列,必須使用特定的隨機(jī)數(shù)硬件發(fā)生器.也就是說(shuō),軟件是沒有辦法產(chǎn)生真正的隨機(jī)數(shù).因?yàn)檐浖仨毎凑找欢ǖ倪壿媮?lái)編寫.既然是按照特定的邏輯(也就是說(shuō)算法)來(lái)編寫 ,那么產(chǎn)生的運(yùn)算結(jié)果就是一定的.這一點(diǎn),就是軟件天生的特性.想想看,如果一個(gè)軟件,同樣的代碼喝條件下,每次運(yùn)行的結(jié)果不一樣,那還有誰(shuí)會(huì)用?
所以,在C++/C語(yǔ)言中,就有了"偽隨機(jī)數(shù)"的概念.意思也就是說(shuō),通過(guò)一個(gè)特定的算法,產(chǎn)生一個(gè)假的隨機(jī)數(shù)序列.那么,程序員又希望這個(gè)隨機(jī)數(shù)序列跟接近真正的隨機(jī)數(shù)序列,也就是希望得到的序列的不一樣,所以有了一個(gè)"播種"的概念.
srand(unsgined int seed);
這個(gè)函數(shù)就是用來(lái)"播種"的.通過(guò)一個(gè)"種子"(SEED),來(lái)控制隨機(jī)數(shù)的序列不一樣.只要種子不一樣,那么通過(guò)rand()得到的隨機(jī)數(shù)序列就不一樣.反過(guò)來(lái)說(shuō),如果種子一樣,那么通過(guò)srand()得到的隨機(jī)數(shù)就是一樣的.
srand(0);
for( int i = 0; i 10; i++)
{
coutrand()' ';
}
你試著將這個(gè)程序執(zhí)行兩次,你會(huì)發(fā)現(xiàn)兩次的結(jié)果一樣。那是因?yàn)?,一旦“種子”確定了,那么這個(gè)隨機(jī)數(shù)序列就確定了。軟件天生的“行為可重復(fù)性”決定了這一點(diǎn)。
所以,一般在播種的時(shí)候,喜歡用一個(gè)隨機(jī)的種子.在絕大多數(shù)的情況下,會(huì)使用當(dāng)前的系統(tǒng)時(shí)間.這個(gè)數(shù)字在每次程序運(yùn)行的時(shí)候都不一樣.除非你手動(dòng)的改系統(tǒng)時(shí)間.
編程時(shí)有時(shí)需要隨機(jī)輸入一些數(shù),這是調(diào)用隨機(jī)函數(shù)可以完成此相命令.
# include “stdio.h”
# include “stdlib.h”
# include “time.h” /*需引用的頭文件*/
srand((unsigned)time(NULL)); /*隨機(jī)種子*/
n=rand()%(Y-X+1)+X; /*n為X~Y之間的隨機(jī)數(shù)*/
進(jìn)一步解釋
有
srand()設(shè)置隨機(jī)數(shù)種子,rand()得到隨機(jī)數(shù)
random()的函數(shù)原型為int random(int num)
它的作用是Returns an integer between 0 and (num-1)
而randomize的函數(shù)原型為void randomize(void)
它的作用是Initializes the random number generator with a random value.
它們的區(qū)別是前者限定隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生范圍,而后者這完全是隨機(jī)的,另外使用這兩個(gè)函數(shù)時(shí)
應(yīng)含入
#include stdlib.h
#include time.h
頭文件。
一個(gè)例子:
用法如下:
#include stdlib.h
#include stdio.h
#include time.h
void main( void )
{
int i,k;
srand( (unsigned)time( NULL ) ); //用系統(tǒng)時(shí)間當(dāng)種子,對(duì)隨機(jī)函數(shù)進(jìn)行初始化
for( i = 0; i 10;i++ )
{
k=rand()%100; //產(chǎn)生各個(gè)隨機(jī)數(shù)
printf( " k=%d\n", k );
}
}
再抄個(gè)~
在VC中設(shè)計(jì)到隨機(jī)數(shù)有兩個(gè)函數(shù)
srand() and rand()
srand() 的作用是是一個(gè)種子,提供每次獲得隨機(jī)數(shù)的基數(shù)而已,rand()根據(jù)種子而產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)
注意
1:srand() 里的值必須是動(dòng)態(tài)變化的,否則得到的隨機(jī)數(shù)就是一個(gè)固定數(shù)
2:其實(shí)可以不用寫srand() ,只用rand()就可以了,省事,簡(jiǎn)單,例子如下
如果我們想得到一個(gè) 0-60的隨機(jī)數(shù)那么可以寫成
int i;
i=rand()%60;
就可以了。
當(dāng)然最好有個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)注如下:
int i;
srand((unsigned)time( NULL ));
i=rand()%60;
這樣就OK了
例題隨機(jī)取數(shù),取1到99之間
1、#include iostream.h
#include stdlib.h
#include time.h
int main()
{
int n;//n為隨機(jī)數(shù)
srand(time(NULL));
n=1+rand()%99;
coutn;
return 0;
}
2、#includeiostream.h
#includestdlib.h
#includetime.h
void main()
{
int a;
srand((unsigned) time(NULL));
a=rand()%99+1;
couta;
}
3、#include iostream.h
#include stdlib.h
#include time.h
void main()
{
int j;
srand((unsigned)time(NULL));
loop:
j=rand()%100;
if(j==0)
{
cout"error"endl;
goto loop;
}
else coutjendl;
}
4、如果象樓上的你的那種做法做下去
那應(yīng)該是100%而不是98%
你一定是少了
srand(...........);
其實(shí)這個(gè)程序也不錯(cuò)
#include iostream
#include cstdlib
using namespace std;
int main()
{
int counter;
for(counter=0;counter10;counter++)
{
srand(counter+1);
cout"Random number"counter+1":"rand()endl;
}
system("pause");
return 0;
}
5、#include iostream.h
#include stdlib.h
int main()
{
int shu =100;
int n;//n為隨機(jī)數(shù)
srand(shu);
n=rand() % shu;
coutn;
return 0;
}
不拿時(shí)間作隨機(jī)數(shù),可以設(shè)一個(gè)種子數(shù)不清100這樣就產(chǎn)生0~99間的隨機(jī)數(shù)。
不過(guò)我沒有測(cè)試從復(fù)率,誰(shuí)測(cè)了告訴我一下。
本文由青松原創(chuàng)并依GPL-V2及其后續(xù)版本發(fā)放,轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處且應(yīng)包含本行聲明。\x0d\x0a\x0d\x0aC++中常用rand()函數(shù)生成隨機(jī)數(shù),但嚴(yán)格意義上來(lái)講生成的只是偽隨機(jī)數(shù)(pseudo-random integral number)。生成隨機(jī)數(shù)時(shí)需要我們指定一個(gè)種子,如果在程序內(nèi)循環(huán),那么下一次生成隨機(jī)數(shù)時(shí)調(diào)用上一次的結(jié)果作為種子。但如果分兩次執(zhí)行程序,那么由于種子相同,生成的“隨機(jī)數(shù)”也是相同的。\x0d\x0a\x0d\x0a在工程應(yīng)用時(shí),我們一般將系統(tǒng)當(dāng)前時(shí)間(Unix時(shí)間)作為種子,這樣生成的隨機(jī)數(shù)更接近于實(shí)際意義上的隨機(jī)數(shù)。給一下例程如下:\x0d\x0a\x0d\x0a#include \x0d\x0a#include \x0d\x0a#include \x0d\x0ausing namespace std;\x0d\x0a\x0d\x0aint main()\x0d\x0a{\x0d\x0a double random(double,double);\x0d\x0a srand(unsigned(time(0)));\x0d\x0a for(int icnt = 0; icnt != 10; ++icnt)\x0d\x0a cout "No." icnt+1 ": " int(random(0,10)) endl;\x0d\x0a return 0;\x0d\x0a}\x0d\x0a\x0d\x0adouble random(double start, double end)\x0d\x0a{\x0d\x0a return start+(end-start)*rand()/(RAND_MAX + 1.0);\x0d\x0a}\x0d\x0a/* 運(yùn)行結(jié)果\x0d\x0a* No.1: 3\x0d\x0a* No.2: 9\x0d\x0a* No.3: 0\x0d\x0a* No.4: 9\x0d\x0a* No.5: 5\x0d\x0a* No.6: 6\x0d\x0a* No.7: 9\x0d\x0a* No.8: 2\x0d\x0a* No.9: 9\x0d\x0a* No.10: 6\x0d\x0a*/\x0d\x0a利用這種方法能不能得到完全意義上的隨機(jī)數(shù)呢?似乎9有點(diǎn)多哦?卻沒有1,4,7?!我們來(lái)做一個(gè)概率實(shí)驗(yàn),生成1000萬(wàn)個(gè)隨機(jī)數(shù),看0-9這10個(gè)數(shù)出現(xiàn)的頻率是不是大致相同的。程序如下:\x0d\x0a#include \x0d\x0a#include \x0d\x0a#include \x0d\x0a#include \x0d\x0ausing namespace std;\x0d\x0a\x0d\x0aint main()\x0d\x0a{\x0d\x0a double random(double,double);\x0d\x0a int a[10] = ;\x0d\x0a const int Gen_max = 10000000;\x0d\x0a srand(unsigned(time(0)));\x0d\x0a \x0d\x0a for(int icnt = 0; icnt != Gen_max; ++icnt)\x0d\x0a switch(int(random(0,10)))\x0d\x0a {\x0d\x0a case 0: a[0]++; break;\x0d\x0a case 1: a[1]++; break;\x0d\x0a case 2: a[2]++; break;\x0d\x0a case 3: a[3]++; break;\x0d\x0a case 4: a[4]++; break;\x0d\x0a case 5: a[5]++; break;\x0d\x0a case 6: a[6]++; break;\x0d\x0a case 7: a[7]++; break;\x0d\x0a case 8: a[8]++; break;\x0d\x0a case 9: a[9]++; break;\x0d\x0a default: cerr "Error!" endl; exit(-1);\x0d\x0a }\x0d\x0a \x0d\x0a for(int icnt = 0; icnt != 10; ++icnt)\x0d\x0a cout icnt ": " setw(6) setiosflags(ios::fixed) setprecision(2) double(a[icnt])/Gen_max*100 "%" endl;\x0d\x0a \x0d\x0a return 0;\x0d\x0a}\x0d\x0a\x0d\x0adouble random(double start, double end)\x0d\x0a{\x0d\x0a return start+(end-start)*rand()/(RAND_MAX + 1.0);\x0d\x0a}\x0d\x0a/* 運(yùn)行結(jié)果\x0d\x0a* 0: 10.01%\x0d\x0a* 1: 9.99%\x0d\x0a* 2: 9.99%\x0d\x0a* 3: 9.99%\x0d\x0a* 4: 9.98%\x0d\x0a* 5: 10.01%\x0d\x0a* 6: 10.02%\x0d\x0a* 7: 10.01%\x0d\x0a* 8: 10.01%\x0d\x0a* 9: 9.99%\x0d\x0a*/\x0d\x0a可知用這種方法得到的隨機(jī)數(shù)是滿足統(tǒng)計(jì)規(guī)律的。\x0d\x0a\x0d\x0a另:在Linux下利用GCC編譯程序,即使我執(zhí)行了1000000次運(yùn)算,是否將random函數(shù)定義了inline函數(shù)似乎對(duì)程序沒有任何影響,有理由相信,GCC已經(jīng)為我們做了優(yōu)化。但是冥冥之中我又記得要做inline優(yōu)化得加O3才行...\x0d\x0a\x0d\x0a不行,于是我們把循環(huán)次數(shù)改為10億次,用time命令查看執(zhí)行時(shí)間:\x0d\x0achinsung@gentoo ~/workspace/test/Debug $ time ./test \x0d\x0a0: 10.00%\x0d\x0a1: 10.00%\x0d\x0a2: 10.00%\x0d\x0a3: 10.00%\x0d\x0a4: 10.00%\x0d\x0a5: 10.00%\x0d\x0a6: 10.00%\x0d\x0a7: 10.00%\x0d\x0a8: 10.00%\x0d\x0a9: 10.00%\x0d\x0a\x0d\x0areal 2m7.768s\x0d\x0auser 2m4.405s\x0d\x0asys 0m0.038s\x0d\x0achinsung@gentoo ~/workspace/test/Debug $ time ./test \x0d\x0a0: 10.00%\x0d\x0a1: 10.00%\x0d\x0a2: 10.00%\x0d\x0a3: 10.00%\x0d\x0a4: 10.00%\x0d\x0a5: 10.00%\x0d\x0a6: 10.00%\x0d\x0a7: 10.00%\x0d\x0a8: 10.00%\x0d\x0a9: 10.00%\x0d\x0a\x0d\x0areal 2m7.269s\x0d\x0auser 2m4.077s\x0d\x0asys 0m0.025s\x0d\x0a\x0d\x0a前一次為進(jìn)行inline優(yōu)化的情形,后一次為沒有作inline優(yōu)化的情形,兩次結(jié)果相差不大,甚至各項(xiàng)指標(biāo)后者還要好一些,不知是何緣由...
Random意思是返回一個(gè)0~num-1之間的隨機(jī)數(shù)。?random(num)是在stdlib.h中的一個(gè)宏定義。num和函數(shù)返回值都是整型數(shù)。
如需要在一個(gè)random()序列上生成真正意義的隨機(jī)數(shù),在執(zhí)行其子序列時(shí)使用randomSeed()函數(shù)預(yù)設(shè)一個(gè)絕對(duì)的隨機(jī)輸入,例如在一個(gè)斷開引腳上的analogRead()函數(shù)的返回值。
擴(kuò)展資料
Random使用之前需要使用Randomize語(yǔ)句進(jìn)行隨機(jī)數(shù)種子的初始化。RANDOM產(chǎn)生的是偽隨機(jī)數(shù)或者說(shuō)是用一種復(fù)雜的方法計(jì)算得到的序列值,因此每次運(yùn)算時(shí)需要一個(gè)不同的種子值。種子值不同,得到的序列值也不同。因此也就是真正的隨機(jī)數(shù)了。
RANDOM產(chǎn)生的是偽隨機(jī)數(shù)或者說(shuō)是用一種復(fù)雜的方法計(jì)算得到的序列值,因此每次運(yùn)算時(shí)需要一個(gè)不同的種子值。種子值不同,得到的序列值也不同。因此也就是真正的隨機(jī)數(shù)了。這也正是RANDOMIZE隨機(jī)初始化的作用。 VB里用 NEW RANDOM()來(lái)表示初始化。
參考資料來(lái)源:百度百科-random()
random,C語(yǔ)言里意為隨機(jī)數(shù)發(fā)生器。用法:
int random(int num);
例子:
#include stdlib.h
int main(void);
{
randomize();
printf("number:%d\n",random(100));/*意為取0~99之間的數(shù)字并輸出*/
return 0;
}
當(dāng)前標(biāo)題:c語(yǔ)言random函數(shù) c語(yǔ)言random函數(shù)頭文件
網(wǎng)頁(yè)URL:http://muchs.cn/article38/ddiejpp.html
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