新的隨機庫真的比「std::rand()」好嗎？

為什麼新的隨機函式庫比 std::rand() 更好？

在著名的演講「rand() 被認為是有害的」中，使用引擎分佈提倡隨機數產生範例，而不是經典的 std::rand() 加模簡化。

為了測試所提出的主張，進行了一個實驗，將std::rand() 與std::mt19937 加std:: 進行比較進行了uniform_int_distribution：

1. 兩個函數getRandNum_Old和getRandNum_New，設計用於使用這兩種方法產生0到5之間的隨機數。
2. 使用這兩種方法產生了960,000個隨機數，並統計數字 0-5 的頻率。
3. 計算了 1000 次模擬的頻率標準差。
4. 也記錄了兩種方法所花費的時間。

令人驚訝的是，兩種方法的總滾動分佈相同，這表明 std::mt19937 加上 std::uniform_int_distribution 沒有提供任何額外的均勻性。然而，新方法大約慢了 4 倍。

雖然這個實驗似乎表明std::rand() 不一定較差，但重要的是要考慮std::rand() 的固有局限性：

• 它使用線性同餘產生器（LCG），已知該生成器表現出某些弱點，例如低位隨機性低、週期短和有限的RAND_MAX。
• srand 介面限制了起始種子（以及由此產生的序列）的數量，因為它需要一個無符號整數。

相較之下，新的; C 標準函式庫中的頭檔：

• 提供具有保證特性的完全指定的演算法。
• 將生成器封裝在類別中，消除全域狀態和相關問題。
• 包含用於播種的預設 random_device。
• 如果需要，允許實作自訂產生器。

在性能方面，建議std::minstd_rand 可能是std 的合適替代品::mt19937 當LCG 質量足夠時，可能會提供更好的速度（特別是在避免使用uniform_int_distribution進行分佈調整時）。

最終，隨機數產生器的選擇取決於應用程式的特定要求，但新的與傳統的std::rand() 實作相比，該庫提供了多個優勢，特別是對於需要高品質隨機數的應用程式。

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