C 11 中的隨機數產生：深入指南
產生隨機數。標頭。本文旨在全面了解隨機數產生在 C 11 中的工作原理。
什麼是隨機數產生？
隨機數產生涉及創建一系列看似隨機的數字遵循特定的統計特性。這些數字並不是真正隨機的，而是使用稱為偽隨機數產生器 (PRNG) 的數學演算法產生的。
概念和術語
引擎：
PRNG 在 C 11 中作為引擎實現。每個引擎根據種子值產生一個隨機數字序列。 -
分佈：
分佈將來自引擎的均勻隨機數序列轉換為特定的所需分佈，例如均勻、常態或二項式。 -
同樣可能：
在隨機數產生中，必須確保所有值都在指定範圍具有相同的產生機率。此屬性稱為“同等可能性”。
設定引擎：
為您的應用選擇合適的引擎。 C 11 提供了多個引擎，例如 Linear_congruential_engine 和 mersenne_twister_engine。 -
為引擎設定種子：
使用種子值初始化引擎，種子值決定產生的隨機數的序列。為引擎的每個實例使用唯一的種子以確保隨機性非常重要。 -
建立分佈：
根據所需的隨機數類型選擇分佈。例如，uniform_int_distribution產生指定範圍內的整數，而normal_distribution產生常態分佈的隨機數。 -
產生隨機數：
使用引擎透過分佈產生隨機數。分佈物件將引擎的輸出轉換為您想要的分佈。
引擎使用複雜的演算法產生隨機數，以確保統計隨機性。這些演算法旨在降低可預測性並產生看似從真正隨機來源中抽取的數字序列。
引擎類型
C 11 提供了多種引擎類型，每種都有不同的優點：
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線性同餘引擎：簡單快速，但不適合需要強隨機性的應用。
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Mersenne Twister 引擎：高品質且廣泛使用過的引擎，適合大多數應用。
並發注意事項
多執行緒應用程式需要仔細處理隨機數產生以避免衝突。每個線程應該使用自己的引擎來產生隨機數。
結論
C 11 中的隨機數產生是一個強大而靈活的工具，用於創建看似隨機數的序列適用於各種應用。透過理解所涉及的概念和機制，開發人員可以有效地利用「隨機」選項。標頭產生具有所需統計屬性的隨機數。
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