在计算机科学领域,随机数生成在模拟、密码学和科学领域中发挥着关键作用造型。 C 11 引入了一个用于生成随机数的复杂框架,该框架提供了超越传统 rand() 函数的精度和控制。为了阐明这个框架的复杂性,我们深入研究了引擎、发行版及其相互作用的概念。
引擎: 引擎,表示为像 std::mt19937 这样的类构成了随机数生成的核心。它生成特定范围内看似随机的数字序列。不同的引擎具有不同的算法和统计特性,例如 Mersenne Twister 和 Linear-Congruential。
分布: 分布将引擎生成的均匀随机数转换为所需的分布。例如,std::uniform_int_distribution 生成整数,而 std::normal_distribution 创建遵循正态分布的数字。
均等: 随机数生成的“均等可能”方面源于引擎以相同的概率产生其范围内的每个数字的能力。这确保了理论上任何数字组合都是同样可能的。
要在 C 11 中生成随机数,请按照以下步骤操作:
#include <random> typedef std::mt19937 MyRNG; // Mersenne Twister engine uint32_t seed_val; void initialize() { rng.seed(seed_val); } std::uniform_int_distribution<uint32_t> uint_dist; int main() { initialize(); std::cout << uint_dist(rng) << std::endl; return 0; }
在多线程应用程序中,处理随机数生成时同步至关重要。应为每个线程分配一个具有唯一种子的单独引擎,以避免潜在的冲突。
C 11 的随机数框架提供了大量功能和注意事项:
通过利用 C 11 随机数生成框架的强大功能,开发人员可以安全、可靠地生成满足其特定要求的高质量随机数。高效的方式。
以上是C 11 的随机数生成框架如何工作?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!