隨機數產生是電腦程式設計中重要的一環。在C 程式設計中，隨機數也是很常見的，可以用來模擬資料、產生測試資料、遊戲開發等面向。本文將介紹C 語言中幾種隨機數產生的方法。
偽隨機數產生演算法是大多數程式中使用的隨機數產生方法，它並不是真正的隨機數，是透過一定的數學演算法產生的偽隨機數。在C 中，可以使用rand函數產生偽隨機數。
rand函數定義在stdlib.h頭檔中。它傳回一個int型別的隨機數，範圍在0到RAND_MAX之間，RAND_MAX定義在stdlib.h頭檔中，其值通常為32767。
範例程式碼：
#include#include #include using namespace std; int main() { // 设置随机数种子 srand(time(0)); // 生成10个随机数 for(int i = 0; i < 10; i++) { cout << rand() << endl; } return 0; }
在上述程式碼中，使用srand函數設定隨機數種子，time(0)可以取得目前時間的秒數，從而使每次執行程式的結果都不同。然後使用for迴圈產生10個隨機數，並輸出到螢幕上。
要注意的是，每次調用rand函數時，它會傳回一個唯一的隨機數，但如果是多次調用，之間的隨機數會存在某種程度的相關性。因此，在使用rand函數產生大量隨機數時，需要使用其他方式進行混淆處理。
真隨機數是指透過物理現象來產生的隨機數，例如可以透過硬體設備擷取地震波資料或光電特性等，但這些硬體設備都是十分昂貴的，對於絕大部分應用程式而言，使用偽隨機數產生演算法已經夠用了。
但有些需要高安全隨機數的應用場景，為了保護資料的安全性和保密性，需要使用真隨機數。在這種情況下，可以使用外部設備來提供真隨機數。例如，可以透過搖骰子、擲硬幣、抽籤等方式產生真隨機數，但這種方式不僅效率低下，且產生的隨機數種類有限。
更常見的方法是透過一個稱為隨機數產生器(RNG)的實體設備來產生真隨機數。它透過收集無法預測的物理過程或數學程式來產生隨機數，同時也能提供一些額外的安全特性。但是，使用真隨機數產生器的成本比使用偽隨機數產生演算法高得多。
C 11提供了一個新的隨機數庫，包括兩個部分：一是偽隨機數產生器，包括多個演算法可以較好地滿足各種應用場景的需求，二是真隨機數產生器，它可以存取系統特殊生成的硬體設施並返回真正的隨機數。
C 11中的隨機數產生庫包括：
使用C 11中的隨機數產生函式庫時，需要包含頭檔random，並且可以使用uniform_int_distribution和uniform_real_distribution函數來控制隨機數的範圍和型別。
範例程式碼：
#include#include using namespace std; int main() { // 以当前时间作为种子 default_random_engine engine(time(nullptr)); // uniform_int_distribution：以等概率生成min到max范围内的整数 uniform_int_distribution distribution(0, 100); cout << distribution(engine) << endl; // uniform_real_distribution：以等概率生成min到max范围内的浮点数 uniform_real_distribution r_distribution(0, 100); cout << r_distribution(engine) << endl; return 0; }
上述程式碼中，使用default_random_engine來產生隨機數種子，並在uniform_int_distribution和uniform_real_distribution中分別指定了產生的整數和浮點數隨機數的範圍。最後透過呼叫engine函數來產生隨機數。
以上是C 中幾種常見的隨機數產生方法，不同的應用場景需要不同的隨機數產生方法，需要根據實際情況選擇合適的方法。在實際程式設計中，可以結合偽隨機數和真隨機數的優勢，使用一些先進的隨機數來產生方法來提高程式的效率和安全性。
以上是C++中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！
