c的隨機數生成
C 中生成隨機數主要有兩種方法。 1. 使用
生成隨機數在C 編程中是一個常見的需求，比如在遊戲開發、模擬程序或者測試數據生成中都會用到。 C 提供了幾種方法來實現這一點，但如果不了解背後機制，很容易寫出效果不佳甚至錯誤的代碼。
使用<cstdlib></cstdlib>中的rand()函數
這是最老但也最常見的方法。 rand()會返回一個介於0 和RAND_MAX （通常是32767）之間的整數。
#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <ctime>
int main() {
std::srand(std::time(0)); // 設置隨機種子int randomNum = std::rand(); // 生成隨機數std::cout << randomNum << std::endl;
return 0;
}-
srand()用於設置種子，如果每次運行都使用不同的種子（比如當前時間），那麼每次程序運行時生成的隨機序列也會不同。 - 如果不調用
srand()，程序每次運行都會生成相同的“隨機”序列。 - 這個方法的問題在於均勻性和可預測性，不適合對質量要求高的場景。
使用C 11 的<random>庫
如果你用的是C 11 或更高版本，推薦使用更現代的<random>庫，它提供了更多控制和更好的隨機性質量。
#include <iostream>
#include <random>
int main() {
std::random_device rd; // 硬件熵源，用於生成種子std::mt19937 gen(rd()); // 使用梅森旋轉算法的引擎std::uniform_int_distribution<> distrib(1, 100); // 範圍[1, 100]
int randomNum = distrib(gen);
std::cout << randomNum << std::endl;
return 0;
}-
std::random_device是一個非確定性隨機數生成器，通常用於初始化其他引擎。 -
std::mt19937是一個常用的偽隨機數生成器，週期長且速度快。 - 分佈對像如
uniform_int_distribution可以控制生成數字的範圍和分佈類型（例如正態分佈、泊松分佈等）。
常見誤區與註意事項
-
不要重複設置種子：比如在一個循環裡反複調用
srand(time(0))，這會導致生成的數列反而變得“更不隨機”。 -
避免直接取模控制範圍：像
rand() % 100這樣的寫法會導致分佈不均，尤其是當範圍不是RAND_MAX 1 的因數時。 - C 11 的
<random>更可靠：雖然代碼稍微複雜一點，但它能提供更好的隨機性和靈活性，適合大多數應用場景。 -
跨平台行為可能不同：特別是
rand()的實現，在不同編譯器之間可能表現不一致。
基本上就這些。隨機數生成看似簡單，但要真正用好還是需要注意細節。
以上是c的隨機數生成的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
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