一.获取均匀分布的随机数

经典方法：

#include<stdlib.h>
// 产生随机数，范围在0~RAND_MAX之间，RAND_MAX在stdlib中，其值为2147483647
rand();

• rand的机制是根据一个随机数种子（通常是一个整数值，如果没有设置，则为默认值）来生成一系列指定顺序的随机数，如果种子相同，那么一系列的随机数也是相同的。所以如果你rand();后再rand();就会得到一样的。

原理：Srand ( );和Rand( );函数。它本质上是利用线性同余法，y=ax+b(mod m);其中a，b，m都是常数。因此rand的产生决定于x，x被称为Seed。

• 可以通过srand()来设置随机数种子。较为普遍的做法是将随机数种子设为time()的时间函数，这样就能根据当前的时间来设置随机数种子，不会存在重复的问题。

• time()包含在time.h中，返回从一个特定时刻到现在经过了多少秒，它接受单个指针参数，用于指向写入时间的数据结构，若为空，则简单的返回时间。用于产生随机数种子通常用time(0);

• 如果你要获取一定范围内的随机数，rand() % MAX，MAX为你设置的范围。可以#define random(x) (rand()%x)来简化使用过程，使用时就直接rand(max);就好了

c++11中的新标准：

#include<random>
// 随机数库：由引擎类和分布类组成
std::default_random_engine e;// 随机数引擎，生成随机无符号数e();
// 取出队列头的随机数

• 和rand()函数类似，也是依靠随机数种子，种子可以在初始化时指定std::default_random_engine e(seed);(seed为整型值)；也可以调用seed()成员函数指定e.seed(seed);

• 标准库定义了多个随机数引擎类，区别在于性能和随机性质量不同，每个编译器都会指定其中一个作为default_random_engine类型。此类型一般具有最常用的特性。有兴趣的请自行了解“标准库随机数引擎”。

参考：c++PRimer第5版中文版P660，英文P746

二.获取任意分布的随机数

经典：

• 分布得靠自己去处理

example指数分布：

double cls_random::randomExponential( double lambda){ double pv = 0.0; 
while(true) { 
pV = (double)rand()/(double)RAND_MAX; 
if (pV != 1) { break; } } pV = (-1.0/lambda)*LOG(1-pV); return pV;}

期望：E=lambda^{-1}
方差：V=lambda^{-2}
此方法的参考网址

c++11新标准：

• 标准库定义了一系列的分布类型，分布就是在随机数引擎产生的随机数的基础上进行过滤调整，以符合一定的规律，下面以正态分布的使用为例

example

#include <iostream>
#include <random>
#include <string>
using namespace std;
int main(){ 
default_random_engine e;// 生成随机整数 normal_distribution<double> n(4,1.5);// 均值4，标准差1.5 
int vals[9]; 
for(size_t i = 0;i != 200;i++) {
// n(e)得到正态分布的double值 
// lround将double舍入到最近的整型值 
int v = lround(n(e)); 
if(v<9)//如果结果在范围内 { ++vals[v];// 统计每个数出现了多少次 } }  for(int j = 0;j != 9;j++ ) { // 打印每个数出现的频率 cout<< j << ":" << string(vals[j], '*') <<endl; }}

输出结果：

0:*
1:*
2:**
3:**
4:*
5:**
6:**
7:*
8:*

附录

随机数分布

随机数引擎