C 11은 어떻게 게임의 난수 생성을 향상시킬 수 있습니까?

C에서 진정한 난수 생성

게임 개발 영역에서 난수는 주사위 굴리기와 같은 이벤트를 시뮬레이션하는 데 중요한 역할을 합니다. rand() 및 srand()를 사용하는 기존 접근 방식은 난수를 생성하는 기본적인 방법을 제공하지만 종종 특정 값에 대한 편향을 나타냅니다. 이로 인해 숫자가 반복되어 원하는 무작위성이 훼손됩니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 보다 정교한 기술을 탐구해 보겠습니다.

C 11을 사용한 대체 접근 방식

C 11은 난수의 분포와 품질을 향상시키는 고급 기능을 도입합니다. 그러한 접근 방식 중 하나는 균일한 정수 분포와 결합된 Mersenne Twister(의사 난수 생성기)를 활용하는 것입니다.

#include <random>
#include <iostream>

int main() {
    std::random_device dev;          // Represents a non-deterministic random generator
    std::mt19937 rng(dev());        // A portable Mersenne Twister algorithm
    std::uniform_int_distribution<std::mt19937::result_type> dist6(1, 6);

    std::cout << dist6(rng) << std::endl;
}

이 코드에서:

• std::random_device는 난수 생성기를 초기화하기 위한 시드 값입니다.
• std::mt19937은 Mersenne Twister를 나타냅니다. 긴 주기와 균일한 분포로 유명한 알고리즘입니다.
• std::uniform_int_distribution은 난수 범위(다이 시뮬레이션의 경우 1~6)를 정의합니다.
• dist6(rng)에 대한 호출 분포를 호출하여 지정된 범위 내의 임의의 정수를 반환합니다.

이 접근 방식은 보다 균등하게 분산된 임의의 정수를 보장합니다. rand() 함수로 관찰되는 반복을 제거합니다.

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