[C++11]C++11带来的随机数生成器

C++11带来诸多特性,random就是其一.

1. random_device

  标准库提供了一个非确定性随机数生成设备.在Linux的实现中,是读取/dev/urandom设备;Windows的实现居然是用rand_s,在这里强烈谴责一下.

  random_device提供()操作符,用来返回一个min()到max()之间的一个数字.如果是Linux(Unix Like或者Unix)下,都可以使用这个来产生高质量的随机数,可以理解为真随机数.

#include <iostream>
#include <random>
int main()
{
  std::random_device rd;
  for(int n=0; n<20000; ++n)
    std::cout << rd() << std::endl;
  return 0; 
}

2. random number engine

  标准把随机数抽象成随机数引擎和分布两部分.引擎用来产生随机数,分布产生特定分布的随机数(比如平均分布,正太分布等).

  标准提供三种常用的引擎:linear_congruential_engine,mersenne_twister_engine和subtract_with_carry_engine.第一种是线性同余算法,第二种是梅森旋转算法,第三种带进位的线性同余算法.第一种是最常用的,而且速度也是非常快的; 第二种号称是最好的伪随机数生成器;第三种没用过....

  随机数引擎接受一个整形参数当作种子,不提供的话,会使用默认值. 推荐使用random_device来产生一个随机数当作种子.(windows下爱咋整咋整,谁叫windows的random_device是调用rand_s)

#include <iostream>
#include <random>

int main()
{
  std::random_device rd;
  std::mt19937 mt(rd());
  for(int n = 0; n < 10; n++)
    std::cout << mt() << std::endl;
  return 0;
}

3. random number distributions

  标准提供各种各样的分布,不过我们经常用的比较少,比如平均分布,正太分布...使用也很简单

//平均分布
#include <random>
#include <iostream>
int main()
{
    std::random_device rd;
    std::mt19937 gen(rd());
    std::uniform_int_distribution<> dis(1, 6);
    for(int n=0; n<10; ++n)
        std::cout << dis(gen) << ' ';
    std::cout << '\n';
}
//正太分布
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <string>
#include <map>
#include <random>
#include <cmath>
int main()
{
    std::random_device rd;
    std::mt19937 gen(rd());
 
    // values near the mean are the most likely
    // standard deviation affects the dispersion of generated values from the mean
    std::normal_distribution<> d(5,2);
 
    std::map<int, int> hist;
    for(int n=0; n<10000; ++n) {
        ++hist[std::round(d(gen))];
    }
    for(auto p : hist) {
        std::cout << std::fixed << std::setprecision(1) << std::setw(2)
                  << p.first << ' ' << std::string(p.second/200, '*') << '\n';
    }
}

 

参考:

1. http://en.cppreference.com/w/cpp/numeric/random

2. windows下的高质量随机数生成器,参考CryptGenRandom API, 以及http://www.cnblogs.com/egmkang/archive/2011/03/05/1971586.html

posted @ 2012-09-06 12:58  egmkang  阅读(...)  评论(...编辑  收藏