新的随机库真的比'std::rand()”更好吗？

为什么新的随机库比 std::rand() 更好？

在著名的演讲“rand() 被认为是有害的”中，使用引擎分布提倡随机数生成范例，而不是经典的 std::rand() 加模简化。

为了测试所提出的主张，进行了一个实验，将 std::rand() 与 std::mt19937 加 std:: 进行比较进行了uniform_int_distribution：

1. 两个函数getRandNum_Old和getRandNum_New，被设计用于使用这两种方法生成0到5之间的随机数。
2. 使用这两种方法生成了960,000个随机数，并统计数字 0-5 的频率。
3. 计算了 1000 次模拟的频率标准偏差。
4. 还记录了两种方法所花费的时间。

令人惊讶的是，两种方法的总滚动分布相同，这表明 std::mt19937 加上 std::uniform_int_distribution 没有提供任何额外的均匀性。然而，新方法大约慢了 4 倍。

虽然这个实验似乎表明 std::rand() 不一定较差，但重要的是要考虑 std::rand() 的固有局限性：

• 它使用线性同余生成器 (LCG)，已知该生成器表现出某些弱点，例如低位随机性低、周期短和有限的 RAND_MAX。
• srand 接口限制了起始种子（以及由此生成的序列）的数量，因为它需要一个无符号整数。

相比之下，新的; C 标准库中的头文件：

• 提供具有保证特性的完全指定的算法。
• 将生成器封装在类中，消除全局状态和相关问题。
• 包括用于播种的默认 random_device。
• 如果需要，允许实现自定义生成器。

在性能方面，建议 std::minstd_rand 可能是 std 的合适替代品::mt19937 当 LCG 质量足够时，可能会提供更好的速度（特别是在避免使用uniform_int_distribution进行分布调整时）。

最终，随机数生成器的选择取决于应用程序的具体要求，但新的<随机>与传统的 std::rand() 实现相比，该库提供了多个优势，特别是对于需要高质量随机数的应用程序。

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