C ++ 11为您提供了许多新选项random。关于该主题的规范性论文为N3551，C ++ 11中的随机数生成
要了解使用为什么rand()会出现问题，请参阅在GoingNative 2013活动期间由Stephan T. Lavavej提供的rand（）被认为有害的演示材料。幻灯片在评论中，但这是直接链接。
由于遗留代码可能仍需要其支持，因此我还将介绍boost和使用rand。
下面的示例是从cppreference站点中提取的，并使用std :: mersenne_twister_engine引擎和std :: uniform_real_distribution来生成[0,10)时间间隔中的数字，并注释掉了其他引擎和分布（实时查看）：
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <string>
#include <map>
#include <random>
int main()
{
std::random_device rd;
//
// Engines
//
std::mt19937 e2(rd());
//std::knuth_b e2(rd());
//std::default_random_engine e2(rd()) ;
//
// Distribtuions
//
std::uniform_real_distribution<> dist(0, 10);
//std::normal_distribution<> dist(2, 2);
//std::student_t_distribution<> dist(5);
//std::poisson_distribution<> dist(2);
//std::extreme_value_distribution<> dist(0,2);
std::map<int, int> hist;
for (int n = 0; n < 10000; ++n) {
++hist[std::floor(dist(e2))];
}
for (auto p : hist) {
std::cout << std::fixed << std::setprecision(1) << std::setw(2)
<< p.first << ' ' << std::string(p.second/200, '*') << '\n';
}
}
输出将类似于以下内容：
0 ****
1 ****
2 ****
3 ****
4 *****
5 ****
6 *****
7 ****
8 *****
9 ****
输出会根据您选择的分布而有所不同，因此，如果我们决定使用均值和stddev均为std :: normal_distribution的值，例如，输出将与此类似（请参见live）：2dist(2, 2)
-6
-5
-4
-3
-2 **
-1 ****
0 *******
1 *********
2 *********
3 *******
4 ****
5 **
6
7
8
9
以下是其中的一些代码的修改版本N3551（实时查看）：
#include <algorithm>
#include <array>
#include <iostream>
#include <random>
std::default_random_engine & global_urng( )
{
static std::default_random_engine u{};
return u ;
}
void randomize( )
{
static std::random_device rd{};
global_urng().seed( rd() );
}
int main( )
{
// Manufacture a deck of cards:
using card = int;
std::array<card,52> deck{};
std::iota(deck.begin(), deck.end(), 0);
randomize( ) ;
std::shuffle(deck.begin(), deck.end(), global_urng());
// Display each card in the shuffled deck:
auto suit = []( card c ) { return "SHDC"[c / 13]; };
auto rank = []( card c ) { return "AKQJT98765432"[c % 13]; };
for( card c : deck )
std::cout << ' ' << rank(c) << suit(c);
std::cout << std::endl;
}
结果将类似于：
5H 5S AS 9S 4D 6H TH 6D KH 2S QS 9H 8H 3D KC TD 7H 2D KS 3C TC 7D 4C QH QC QD JD AH JC AC KD 9D 5C 2H 4H 9C 8C JH 5D 4S 7C AD 3S 8S TS 2C 8D 3H 6C JS 7S 6S
促进
当然，Boost.Random也总是一个选项，在这里我使用boost :: random :: uniform_real_distribution：
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <string>
#include <map>
#include <boost/random/mersenne_twister.hpp>
#include <boost/random/uniform_real_distribution.hpp>
int main()
{
boost::random::mt19937 gen;
boost::random::uniform_real_distribution<> dist(0, 10);
std::map<int, int> hist;
for (int n = 0; n < 10000; ++n) {
++hist[std::floor(dist(gen))];
}
for (auto p : hist) {
std::cout << std::fixed << std::setprecision(1) << std::setw(2)
<< p.first << ' ' << std::string(p.second/200, '*') << '\n';
}
}
rand（）
如果必须使用，rand()则可以转到C FAQ中有关如何生成浮点随机数的指南。，基本上给出了与此类似的示例来生成on间隔[0,1)：
#include <stdlib.h>
double randZeroToOne()
{
return rand() / (RAND_MAX + 1.);
}
并生成范围为的随机数[M,N)：
double randMToN(double M, double N)
{
return M + (rand() / ( RAND_MAX / (N-M) ) ) ;
}