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c語(yǔ)言偽隨機(jī)數(shù)生成算法（c語(yǔ)言偽隨機(jī)數(shù)原理）

發(fā)布時(shí)間：2023-05-22 22:43:46 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 116

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于c語(yǔ)言偽隨機(jī)數(shù)生成算法的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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如何用C語(yǔ)言產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)，隨機(jī)數(shù)的加和是一確定的數(shù)
c語(yǔ)言如何實(shí)現(xiàn)隨機(jī)數(shù)字的產(chǎn)生
c語(yǔ)言，如何產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)
C語(yǔ)言如何生成隨機(jī)數(shù)

c語(yǔ)言偽隨機(jī)數(shù)生成算法（c語(yǔ)言偽隨機(jī)數(shù)原理）

如何用C語(yǔ)言產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)，隨機(jī)數(shù)的加和是一確定的數(shù)

思路：

1 先獲取到加和值；

2 輸入加和值范圍內(nèi)的一個(gè)隨機(jī)數(shù)；

3 用加和值減去獲取到的隨機(jī)數(shù)，這樣就得到了另外一個(gè)數(shù)；

4 循環(huán)執(zhí)行，直到獲取到符合要求數(shù)量的數(shù)值為止。

以獲取10組數(shù)值為例，代碼如下：

#include?<stdio.h>
#include?<stdlib.h>
#include?<time.h>
int?main()
{
????int?s;
????int?i,n;
????srand(time(NULL));//設(shè)置隨機(jī)數(shù)種子。
????scanf("%d",&s);//輸入加和值。
????for(i?=?0;?i?<?10;?i?++)//獲取10組要求的數(shù)值。
????{
????????n?=?rand()%s;//獲取一個(gè)0~s-1的隨機(jī)數(shù)。
????????printf("%d+%d=%dn",?n,?s-n,?s);//輸出結(jié)果。
????}
????
????return?0;
}

c語(yǔ)言如何實(shí)現(xiàn)隨機(jī)數(shù)字的產(chǎn)生

1.
C語(yǔ)言提供了一些庫(kù)函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生。C語(yǔ)言中有三個(gè)通用的隨機(jī)數(shù)發(fā)生器，分別為
rand函數(shù)，
random函數(shù)，
randomize
函數(shù)

2.
但是rand函數(shù)產(chǎn)生的并不是真意正義上的隨機(jī)數(shù)，是一個(gè)偽隨機(jī)數(shù)，是根據(jù)一個(gè)數(shù)，稱(chēng)之為種子，為基準(zhǔn)以某個(gè)遞推公式推算出來(lái)的一系數(shù)，當(dāng)這系列數(shù)很大的時(shí)候，就符合正態(tài)公布，從而相當(dāng)于產(chǎn)生了隨機(jī)數(shù)，但這不是真正的隨機(jī)數(shù)，當(dāng)計(jì)算機(jī)正常開(kāi)機(jī)后，這個(gè)種子的值是定了的，除非破壞了系統(tǒng)，為了改變這個(gè)種子的值，C提供了srand()函數(shù)，它的原形是void
srand(
int
a)。
3.
在調(diào)用rand函數(shù)產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)前，必須先利用srand()設(shè)好隨機(jī)數(shù)種子，如果未設(shè)隨機(jī)數(shù)種子，rand()在調(diào)用時(shí)會(huì)自動(dòng)設(shè)隨機(jī)數(shù)種子為1。一般用for語(yǔ)句來(lái)設(shè)置種子的個(gè)數(shù)。

c語(yǔ)言，如何產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)

本文由青松原創(chuàng)并依GPL-V2及其后續(xù)版本發(fā)放，轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處且應(yīng)包含本行聲明。\x0d\x0a\x0d\x0aC++中常用rand()函數(shù)生成隨機(jī)數(shù)，但嚴(yán)格意義上來(lái)講生成的只是偽隨機(jī)數(shù)（pseudo-random integral number）。生成隨機(jī)數(shù)時(shí)需要我們指定一個(gè)種子，如果在程序內(nèi)循環(huán)，那么下一次生成隨機(jī)數(shù)時(shí)調(diào)用上一次的結(jié)果作為種子。但如果分兩次執(zhí)行程序，那么由于種子相同，生成的“隨機(jī)數(shù)”也是相同的。\x0d\x0a\x0d\x0a在工程應(yīng)用時(shí)，我們一般將系統(tǒng)當(dāng)前時(shí)間(Unix時(shí)間)作為種子，這樣生成的隨機(jī)數(shù)更接近于實(shí)際意義上的隨機(jī)數(shù)。給一下例程如下：\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/* 運(yùn)行結(jié)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利用這種方法能不能得到完全意義上的隨機(jī)數(shù)呢？似乎9有點(diǎn)多哦？卻沒(méi)有1,4,7？！我們來(lái)做一個(gè)概率實(shí)驗(yàn)，生成1000萬(wàn)個(gè)隨機(jī)數(shù)，看0-9這10個(gè)數(shù)出現(xiàn)的頻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/* 運(yùn)行結(jié)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可知用這種方法得到的隨機(jī)數(shù)是滿(mǎn)足統(tǒng)計(jì)規(guī)律的。\x0d\x0a\x0d\x0a另：在Linux下利用GCC編譯程序，即使我執(zhí)行了1000000次運(yùn)算，是否將random函數(shù)定義了inline函數(shù)似乎對(duì)程序沒(méi)有任何影響，有理由相信，GCC已經(jīng)為我們做了優(yōu)化。但是冥冥之中我又記得要做inline優(yōu)化得加O3才行...\x0d\x0a\x0d\x0a不行，于是我們把循環(huán)次數(shù)改為10億次，用time命令查看執(zhí)行時(shí)間：\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前一次為進(jìn)行inline優(yōu)化的情形，后一次為沒(méi)有作inline優(yōu)化的情形，兩次結(jié)果相差不大，甚至各項(xiàng)指標(biāo)后者還要好一些，不知是何緣由...

c語(yǔ)言偽隨機(jī)數(shù)生成算法（c語(yǔ)言偽隨機(jī)數(shù)原理）

C語(yǔ)言如何生成隨機(jī)數(shù)

在VC中設(shè)計(jì)到隨機(jī)數(shù)有兩個(gè)函數(shù)
srand()
and
rand()
srand()
的作用是是一個(gè)種子，提供每次獲得隨機(jī)數(shù)的基數(shù)而已，rand()根據(jù)種子而產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)
注意
1：srand()
里的值必須是動(dòng)態(tài)變化的，否則得到的隨機(jī)數(shù)就是一個(gè)固定數(shù)
2：其實(shí)可以不用寫(xiě)srand()
，只用rand()就可以了，省事，簡(jiǎn)單，例子如下
如果我們想得到一個(gè)
0-60的隨機(jī)數(shù)那么可以寫(xiě)成
int
i;
i=rand()%60;
就可以了。
當(dāng)然最好有個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)注如下：
int
i;
srand((unsigned)time(
NULL
));
i=rand()%60;
這樣就OK了。

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