隨機數生成問題

我正在學習編程課程，我們正在使用C++。我們有一個任務，在某些時候，我們需要編寫一個函數，以[上限，下限]間隔返回一個隨機數。我用下面的：隨機數生成問題

lower + (int) (upper * (rand()/(RAND_MAX + 1.0)));

我沒有忘記用srand((unsigned int) time(0))改變srand。

但是，我每次都得到相同的價值！我請求教授尋求幫助，經過一番調查，他發現rand()生成的第一個數字不是隨機的......高階位保持不變，並且由於此實現使用它們，所以最終結果不是完全是我所期望的。

是否有一個更優雅，但簡單的解決方案，而不是放棄第一個值或使用餘數來實現我想要的？

非常感謝您的關注！

〜Francisco

編輯：謝謝大家的意見。我不知道rand()是這樣一個很爛的RNG：P

來源

2010-03-10 Francisco P.

是不是'rand（）'過時了？我認爲現在每個人都應該使用'random（）'。 – 2010-03-10 19:39:20

'lower + rand（）％（upper - lower + 1）'有什麼問題？你爲什麼不想用餘數？ – IVlad 2010-03-10 19:39:53

只是在說我也注意到了這一點。如果你實際上每次發現它不完全相同時打印出第一個rand（），但這些數字都相當接近。例如，現在當我連續多次開始一個程序時，我都會將數字全部在23000範圍內，例如作爲第一個數字。之後，數字更隨機。我一直只是拋棄了像你提到的第一個rand（）數字。 – 2010-03-10 19:42:29

鑑於rand（）不是一個非常強的隨機數生成器，標準方法添加的少量偏差可能不是問題:(更高 - 更低）當然需要小於MAX_RAND。

lower + rand() % (higher-lower+1);

由一個錯誤的固定關斷。

來源

2010-03-10 19:39:37

'lower + rand（）％（higher-lower + 1）;' – IVlad 2010-03-10 19:42:11

這將是'lower + rand（）％（higher-lower + 1）;' 出於學術的好奇，我想得到一個這個問題的解決方案不同，但感謝您的意見。 :) – 2010-03-10 19:45:05

rand()不是一個好的隨機數發生器。除了你觀察到的問題之外，它的週期長度可能很短。

考慮使用gsl random number generators之一。

來源

2010-03-10 19:44:58

感謝您的鏈接！ – 2010-03-10 19:48:54

根據您正在使用的操作系統，除rand()之外，還可能有random()。這產生比rand()好得多的僞隨機數。請檢查<stdlib.h>和/或man 3 random。

來源

2010-03-10 20:00:11

你的代碼是好的，但你應該取代

lower + (int) upper * (rand()/(RAND_MAX + 1.0));

與

lower + (int) (upper - lower + 1)*(rand()/(RAND_MAX + 1.0));

下面的代碼工作很好地在我的機器上：

#include <stdio.h> 
#include <stdlib.h> 
#include <time.h> 

#define lower 10 
#define upper 20 

int main(void) 
{ 
    int i; 
    int number; 

    srand(time(0)); 
    for(i=0; i<10; i++) 
    { 
     number = lower + (int) (upper - lower + 1)*(rand()/(RAND_MAX + 1.0)); 
     printf ("%d\n", number); 
    } 

    return 0; 
}

當然，因爲time(0)給目前時間在幾秒鐘內 ，同一秒內兩次執行的結果相同。

來源

2010-03-10 20:01:20

「rand（）以秒爲單位給出當前時間」 - 這是一個奇怪的實現。：P – Bill 2010-03-10 20:53:21

@ Bill：哦，呃，好吧......它仍然是一個無證的功能。絕密。不要告訴任何人 – 2010-03-10 21:13:19

C++ 0x隨機數字庫（也可在TR1和Boost中使用）最終解決了一些令人討厭的蘭特問題。它允許獲得真正的隨機性（random_device），你可以使用它來進行適當的播種，然後你可以使用一個快速且良好的僞隨機生成器（mt19937），並且你可以使用一個合適的分佈（例如uniform_int，每個值的概率）。

它也不像Rand（）那樣使用全局隱藏狀態，所以在多線程程序中不會有任何問題。

由於所有的模塊化，使用起來比簡單地調用rand要困難一些，但是仍然有益處遠遠超過了陡峭的學習曲線。

來源

2010-03-11 02:09:52 Tronic

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