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本文转载：http://blog.csdn.net/luotuo44/article/details/33690179

相对于C++ 11之前的随机数生成器来说，C++11的随机数生成器是复杂了很多。这是因为相对于之前的只需srand、rand这两函数即可获取随机数来说，C++11提供了太多的选择和东西。

随机数生成算法：

随机数生成算法有很多，C++11之前的C/C++只用了一种。C++11则提供下面三种可供选择：

linear_congruential_engine线性同余法
mersenne_twister_engine梅森旋转法
substract_with_carry_engine滞后Fibonacci

这三种算法，在C++11里面都是用模板的方式实现的。如果我们要使用这三个模板类的话，就必须自己实例化之。但这些实例化参数都是这些算法里面使用到的参数，如果不懂算法的原理的话，真的不知道需要用什么参数才能得到比较好的随机序列。所以我们这些卑微的码农是用不了这些模板类的。C++11标准也想到了这点，所以就帮我们预定义了一些随机数类，这些随机数类都是用比较好的参数实例化上面那三个模板类。注意：在C++11里面，把这些随机数生成器叫做引擎(engines)。

下图列出了一些实例化的随机数类：

c++----随机数算法

当然具体用了哪些参数，我们是不用管的，直接用就行了。

在上图的左上角，还可以看到一个default_random_engine的类。它也是一个实例化的类。之所以不归入那三种算法，是因为它的实现是由编译器厂家决定的，有的可能用linear_congruential_engine实现，有的可能用mersenne_twister_engine实现。这种现象在C/C++中见多了。不过，对于其他的类，C++11是有明确规定用哪种算法和参数实现的。

好了，说了这么多还是上一个例子吧。


 
 
 
  
   
    
     
    
    
     
     #include<iostream> 
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     #include<random> 
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     
   
  
   
    
     
    
    
    
      usingstd:: 
     cout; 
     
   
  
   
    
     
    
    
    
      usingstd:: 
     endl; 
     
   
  
   
    
     
    
    
    
      usingstd:: 
     cin; 
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     
   
  
   
    
     
    
    
    
      intmain() 
     
   
  
   
    
     
    
    
    
      { 
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     std::default_random_engine random; 
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     for( 
     int i = 
     0; i < 
     20; ++i) 
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     cout<<random()<< 
     ' '; 
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     cout<< 
     endl; 
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     return 
     0; 
     
   
  
   
    
     
    
    
    
      } 
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     //gcc编译器需要加上 –std=c++11 选项。

C++11中，随机数都是定义在random头文件中的。除了default_random_engine，其他的那些实例化随机数类的名字都是怪怪的，所以还是这个好用。从例子中可以看到，是通过operator ()函数来获取下一个随机数。

对srand熟悉的码农们肯定发现，这里没有使用到随机数种子。其实这里使用了默认种子，默认种子的值可以通过这类的公共静态常量default_seed来获取。如果想为这个类设置自己的种子的话，那么可以通过在构造函数中传入一个参数。也可以在构造之后调用seed()成员函数设置种子。

产生均匀分布的随机数：

上面例子产生的随机数会比较大，如果我们只想产生0到100的随机数。按照我们之前的做法是直接random()%100。这种做法是不好的。原因可以参见《Accelerated C++》的7.4.4节。

C++11也知道这一点，这就使得C++11的随机数更加复杂了。

我们平常说产生随机数，隐含是意思是产生均匀分布的随机数。学过概率论的同学都知道，除了均匀分布还有很多分布，比如正态分布、泊松分布等等。之前在网上看过网友怎么用rand()函数产生的随机数制作这些分布。现在这工作不用码农做了，C++11标准都提供了这些分布。

C++11提供的均匀分布模板类为：uniform_int_distribution和uniform_real_distribution。前一个模板类名字中的int不是代表整型，而是表示整数。因为它是一个模板类，可以用int、long、short等整数类型来实例化。后一个表示浮点数模板类，可以用float和double来实例化。使用例子如下：


 
 
 
  
   
    
     
    
    
     
     #include<iostream> 
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     #include<random> 
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     #include<time.h> 
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     using 
     std:: 
     cout; 
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     using 
     std:: 
     endl; 
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     using 
     std:: 
     cin; 
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     int main() 
     
   
  
   
    
     
    
    
    
      { 
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     std:: 
     default_random_engine random(time(NULL)); 
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     std::uniform_int_distribution< 
     int> dis1( 
     0, 
     100); 
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     std::uniform_real_distribution< 
     double> dis2( 
     0.0, 
     1.0); 
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     for( 
     int i = 
     0; i < 
     10; ++i) 
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     cout<<dis1(random)<< 
     ' '; 
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     cout<< 
     endl; 
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     for( 
     int i = 
     0; i < 
     10; ++i) 
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     cout<<dis2(random)<< 
     ' '; 
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     cout<< 
     endl; 
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     return 
     0; 
     
   
  
   
    
     
    
    
    
      }

可以看到，在uniform_int_distribution的构造函数中，参数说明了随机数的范围。uniform_int_distribution的随机数的范围不是半开范围[ )，而是[ ]，对于uniform_real_distribution却是半开范围[ )。也是就是说上面的例子中，能产生100，但不会产生1.0。不得不说，这颠覆了之前的认识。对于default_random_engine来说，其产生的随机数范围是在[min()， max()]之间，其中min()和max()为它的两个成员函数。同样，也是非半开范围。对于浮点数，如果真的是想产生[0.0, 1.0]范围的数，可以使用


 
 
 
  
   
    
     
    
    
     
     #include<cmath> 
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     #include<cfloat> 
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     std::uniform_real_distribution< 
     double> dis2( 
     0, 
     std::nextafter( 
     1,DBL_MAX));

如果uniform_int_distribution使用了无参构造函数，那么其随机数的范围是[0,numberic_limits<type>::max()]，也就是0到对应实例化类型能表示的最大值。对于uniform_real_distribution的无参构造函数，则是[0, 1)。

概率分布类型：

C++11提供的概率分布类型有下面这些：

均匀分布：

uniform_int_distribution 整数均匀分布

uniform_real_distribution 浮点数均匀分布

伯努利类型分布：（仅有yes/no两种结果，概率一个p，一个1-p）

bernoulli_distribution 伯努利分布

binomial_distribution 二项分布

geometry_distribution 几何分布

negative_biomial_distribution 负二项分布

Rate-based distributions:

poisson_distribution 泊松分布

exponential_distribution指数分布

gamma_distribution 伽马分布

weibull_distribution 威布尔分布

extreme_value_distribution 极值分布

正态分布相关：

normal_distribution 正态分布

chi_squared_distribution卡方分布

cauchy_distribution 柯西分布

fisher_f_distribution 费歇尔F分布

student_t_distribution t分布

分段分布相关：

discrete_distribution离散分布

piecewise_constant_distribution分段常数分布

piecewise_linear_distribution分段线性分布

这些概率分布函数都是有参数的，在类的构造函数中把参数传进去即可。

下面是一个泊松分布的例子


 
 
 
  
   
    
     
    
    
     
     #include<iostream> 
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     #include<random> 
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     #include<time.h> 
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     #include<iomanip> 
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     
   
  
   
    
     
    
    
    
      intmain() 
     
   
  
   
    
     
    
    
    
      { 
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     const 
     int nrolls = 
     10000; 
     // number ofexperiments 
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     const 
     int nstars = 
     100; 
     // maximum number of stars to distribute 
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     int parameter = 
     4; 
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     std:: 
     minstd_rand engine(time(NULL)); 
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     std::poisson_distribution< 
     int>distribution(parameter); 
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     int p[ 
     20]={}; 
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     for ( 
     int i= 
     0; i<nrolls; ++i) 
     
   
  
   
    
     
    
    
    
      { 
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     int number = distribution(engine); 
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     if (number < 
     20) 
     
   
  
   
    
     
    
    
    
      ++p[number]; 
     
   
  
   
    
     
    
    
    
      } 
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     std:: 
     cout << 
     "poisson_distribution"<<parameter<< 
     std:: 
     endl; 
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     for ( 
     int i= 
     0; i < 
     20; ++i) 
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     std:: 
     cout<< 
     std::setw( 
     2)<< i<< 
     ": " << 
     std:: 
     string(p[i]*nstars/nrolls, 
     '*') << 
     std:: 
     endl; 
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     
   
  
   
    
     
    
    
     
     return 
     0; 
     
   
  
   
    
     
    
    
    
      }

某一个输出结果为：

c++----随机数算法

可能大家都忘了泊松分布了，看一下下面的图吧

c++----随机数算法

真正的随机数：

C++11还提供了一个random_device随机数类。它并不是由某一个数学算法得到的随机序列，而是通过读取文件，读什么文件看具体的实现(Linux可以通过读取/dev/random文件来获取)。文件的内容是随机的，因为文件内容是计算机系统的熵（熵指的是一个系统的混乱程度）。也是当前系统的环境噪声，系统噪音可以通过很多参数来评估，如内存的使用，文件的使用量，不同类型的进程数量等等。Linux的熵来自键盘计时、鼠标移动等。

不过gcc好像并没有很好地实现这个类，我手里的Mingw4.9.0就不随机，每次运行都得到同样的序列。

对于C++11的随机类的更多用法可以参考这里。

参考：《C++标准库 ——自学教程与参考手册》(第2版)

《C++ Primer》(第5版)

http://blog.csdn.net/akonlookie/article/details/8223525

http://stackoverflow.com/questions/19665818/best-way-to-generate-random-numbers-using-c11-random-library?rq=1

http://hipercomer.blog.51cto.com/4415661/857870

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