linux下c语言获取随机数的方法(c++取随机数的函数)

今天给各位分享linux下c语言获取随机数的方法的知识,其中也会对c++取随机数的函数进行解释,如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在开始吧!

本文目录一览:

1、C语言中获得随机数的方法2、linux中,C语言for语句中的随机数种子。3、c语言,如何产生随机数?

C语言中获得随机数的方法

C语言/C++怎样产生随机数:这里要用到的是rand()函数, srand()函数,C语言/C++里没有自带的random(int number)函数。

(1) 如果你只要产生随机数而不需要设定范围的话,你只要用rand()就可以了:rand()会返回一随机数值, 范围在0至RAND_MAX 间。RAND_MAX定义在stdlib.h, 其值为2147483647。

例如:#includestdio.h

#includestdlib.h

void main()

{

for(int i=0;i10;i+)

printf(“%d\n”,rand());

} (2) 如果你要随机生成一个在一定范围的数,你可以在宏定义中定义一个random(int number)函数,然后在main()里面直接调用random()函数:例如:随机生成10个0~100的数:

#includestdio.h

#includestdlib.h

#define random(x) (rand()%x)

void main()

{

for(int x=0;x10;x++)

printf(“%d\n”,random(100));

} (3)但是上面两个例子所生成的随机数都只能是一次性的,如果你第二次运行的时候输出结果仍和第一次一样。这与srand()函数有关。srand()用来设置rand()产生随机数时的随机数种子。在调用rand()函数产生随机数前,必须先利用srand()设好随机数种子(seed), 如果未设随机数种子, rand()在调用时会自动设随机数种子为1。上面的两个例子就是因为没有设置随机数种子,每次随机数种子都自动设成相同值1 ,进而导致rand()所产生的随机数值都一样。srand()函数定义 : void srand (unsigned int seed);

通常可以利用geypid()或time(0)的返回值来当做seed

如果你用time(0)的话,要加入头文件#includetime.h例如:

#includestdio.h

#includestdlib.h

#includetime.h

#define random(x) (rand()%x)

void main()

{ srand((int)time(0));

for(int x=0;x10;x++)

printf(“%d\n”,random(100));

}这样两次运行的结果就会不一样了!!

linux中,C语言for语句中的随机数种子。

#includestdio.h

#includestdlib.h

#includetime.h

int main()

{

int i,j;

srand(time(0));

for( i = 0;i 1000;i++)

for(j = 0;i 100;i++){

printf(“%3d”,rand()%100+1);

printf(“\n”);

}

return 0;

}

linux下c语言获取随机数的方法(c++取随机数的函数)

c语言,如何产生随机数?

本文由青松原创并依GPL-V2及其后续版本发放,转载请注明出处且应包含本行声明。\x0d\x0a\x0d\x0aC++中常用rand()函数生成随机数,但严格意义上来讲生成的只是伪随机数(pseudo-random integral number)。生成随机数时需要我们指定一个种子,如果在程序内循环,那么下一次生成随机数时调用上一次的结果作为种子。但如果分两次执行程序,那么由于种子相同,生成的“随机数”也是相同的。\x0d\x0a\x0d\x0a在工程应用时,我们一般将系统当前时间(Unix时间)作为种子,这样生成的随机数更接近于实际意义上的随机数。给一下例程如下:\x0d\x0a\x0d\x0a#include \x0d\x0a#include \x0d\x0a#include \x0d\x0ausing namespace std;\x0d\x0a\x0d\x0aint main()\x0d\x0a{\x0d\x0a double random(double,double);\x0d\x0a srand(unsigned(time(0)));\x0d\x0a for(int icnt = 0; icnt != 10; ++icnt)\x0d\x0a cout “No.” icnt+1 “: ” int(random(0,10)) endl;\x0d\x0a return 0;\x0d\x0a}\x0d\x0a\x0d\x0adouble random(double start, double end)\x0d\x0a{\x0d\x0a return start+(end-start)*rand()/(RAND_MAX + 1.0);\x0d\x0a}\x0d\x0a/* 运行结果\x0d\x0a* No.1: 3\x0d\x0a* No.2: 9\x0d\x0a* No.3: 0\x0d\x0a* No.4: 9\x0d\x0a* No.5: 5\x0d\x0a* No.6: 6\x0d\x0a* No.7: 9\x0d\x0a* No.8: 2\x0d\x0a* No.9: 9\x0d\x0a* No.10: 6\x0d\x0a*/\x0d\x0a利用这种方法能不能得到完全意义上的随机数呢?似乎9有点多哦?却没有1,4,7?!我们来做一个概率实验,生成1000万个随机数,看0-9这10个数出现的频率是不是大致相同的。程序如下:\x0d\x0a#include \x0d\x0a#include \x0d\x0a#include \x0d\x0a#include \x0d\x0ausing namespace std;\x0d\x0a\x0d\x0aint main()\x0d\x0a{\x0d\x0a double random(double,double);\x0d\x0a int a[10] = ;\x0d\x0a const int Gen_max = 10000000;\x0d\x0a srand(unsigned(time(0)));\x0d\x0a \x0d\x0a for(int icnt = 0; icnt != Gen_max; ++icnt)\x0d\x0a switch(int(random(0,10)))\x0d\x0a {\x0d\x0a case 0: a[0]++; break;\x0d\x0a case 1: a[1]++; break;\x0d\x0a case 2: a[2]++; break;\x0d\x0a case 3: a[3]++; break;\x0d\x0a case 4: a[4]++; break;\x0d\x0a case 5: a[5]++; break;\x0d\x0a case 6: a[6]++; break;\x0d\x0a case 7: a[7]++; break;\x0d\x0a case 8: a[8]++; break;\x0d\x0a case 9: a[9]++; break;\x0d\x0a default: cerr “Error!” endl; exit(-1);\x0d\x0a }\x0d\x0a \x0d\x0a for(int icnt = 0; icnt != 10; ++icnt)\x0d\x0a cout icnt “: ” setw(6) setiosflags(ios::fixed) setprecision(2) double(a[icnt])/Gen_max*100 “%” endl;\x0d\x0a \x0d\x0a return 0;\x0d\x0a}\x0d\x0a\x0d\x0adouble random(double start, double end)\x0d\x0a{\x0d\x0a return start+(end-start)*rand()/(RAND_MAX + 1.0);\x0d\x0a}\x0d\x0a/* 运行结果\x0d\x0a* 0: 10.01%\x0d\x0a* 1: 9.99%\x0d\x0a* 2: 9.99%\x0d\x0a* 3: 9.99%\x0d\x0a* 4: 9.98%\x0d\x0a* 5: 10.01%\x0d\x0a* 6: 10.02%\x0d\x0a* 7: 10.01%\x0d\x0a* 8: 10.01%\x0d\x0a* 9: 9.99%\x0d\x0a*/\x0d\x0a可知用这种方法得到的随机数是满足统计规律的。\x0d\x0a\x0d\x0a另:在Linux下利用GCC编译程序,即使我执行了1000000次运算,是否将random函数定义了inline函数似乎对程序没有任何影响,有理由相信,GCC已经为我们做了优化。但是冥冥之中我又记得要做inline优化得加O3才行…\x0d\x0a\x0d\x0a不行,于是我们把循环次数改为10亿次,用time命令查看执行时间:\x0d\x0achinsung@gentoo ~/workspace/test/Debug $ time ./test \x0d\x0a0: 10.00%\x0d\x0a1: 10.00%\x0d\x0a2: 10.00%\x0d\x0a3: 10.00%\x0d\x0a4: 10.00%\x0d\x0a5: 10.00%\x0d\x0a6: 10.00%\x0d\x0a7: 10.00%\x0d\x0a8: 10.00%\x0d\x0a9: 10.00%\x0d\x0a\x0d\x0areal 2m7.768s\x0d\x0auser 2m4.405s\x0d\x0asys 0m0.038s\x0d\x0achinsung@gentoo ~/workspace/test/Debug $ time ./test \x0d\x0a0: 10.00%\x0d\x0a1: 10.00%\x0d\x0a2: 10.00%\x0d\x0a3: 10.00%\x0d\x0a4: 10.00%\x0d\x0a5: 10.00%\x0d\x0a6: 10.00%\x0d\x0a7: 10.00%\x0d\x0a8: 10.00%\x0d\x0a9: 10.00%\x0d\x0a\x0d\x0areal 2m7.269s\x0d\x0auser 2m4.077s\x0d\x0asys 0m0.025s\x0d\x0a\x0d\x0a前一次为进行inline优化的情形,后一次为没有作inline优化的情形,两次结果相差不大,甚至各项指标后者还要好一些,不知是何缘由…

关于linux下c语言获取随机数的方法和c++取随机数的函数的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。

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