从一个范围生成随机整数
我需要一个函数，它将生成一个给定范围内的随机整数(包括边界值)。我没有不合理的质量/随机性要求，我有四个要求：
- ，我需要它快一点。我的项目需要生成数百万(有时甚至数千万)的随机数，而我当前的生成器函数已被证明是一个瓶颈。
- 我需要它相当统一(使用rand()就可以了)。
- 最小-最大范围可以是<0，1>到<-32727,32727>。
- 它必须是可播种的。
我目前有以下C++代码：
output = min + (rand() * (int)(max - min) / RAND_MAX)问题是，它并不是真正一致的-只有当rand() = RAND_MAX (对于Visual C++，它是1/32727)时才返回max。对于像<-1，1>这样的小范围来说，这是一个主要问题，在这些小范围中，最后一个值几乎永远不会返回。
所以我拿起纸和笔，想出了以下公式(它建立在(int)(n + 0.5)整数舍入技巧的基础上)：
但它仍然不能给我均匀的分布。重复运行10000个样本，我得到的值为-1，0的比率为37:50:13。1.
你能推荐更好的配方吗？(甚至是整个伪随机数生成器函数)
回答 14
Stack Overflow用户
发布于 2011-02-16 04:16:19
一个比您的更快，但仍然不是很均匀的分布式解决方案是
output = min + (rand() % static_cast<int>(max - min + 1))除非范围的大小是2的幂，否则此方法会生成 numbers，而不考虑rand()的质量。要全面测试此方法的质量，请访问read this。
Stack Overflow用户
发布于 2013-11-01 22:08:03
最简单的(因此也是最好的) C++ (使用2011标准)答案是
#include <random>
std::random_device rd; // only used once to initialise (seed) engine
std::mt19937 rng(rd()); // random-number engine used (Mersenne-Twister in this case)
std::uniform_int_distribution<int> uni(min,max); // guaranteed unbiased
auto random_integer = uni(rng);不需要重新发明轮子。不需要担心偏见。不需要担心使用时间作为随机种子。
Stack Overflow用户
发布于 2011-02-27 05:14:35
如果您的编译器支持C++0x，并且您可以选择使用它，那么新的标准<random>头可能会满足您的需求。它有一个高质量的uniform_int_distribution，可以接受最小和最大界限(根据需要包括在内)，您可以在各种随机数生成器中进行选择以插入到该分布中。
这是生成一百万个均匀分布在-57,365中的随机int的代码。我已经使用了新的std <chrono>工具对其进行计时，正如您提到的那样，性能是您最关心的问题。
#include <iostream>
#include <random>
#include <chrono>
int main()
{
typedef std::chrono::high_resolution_clock Clock;
typedef std::chrono::duration<double> sec;
Clock::time_point t0 = Clock::now();
const int N = 10000000;
typedef std::minstd_rand G; // Select the engine
G g; // Construct the engine
typedef std::uniform_int_distribution<> D; // Select the distribution
D d(-57, 365); // Construct the distribution
int c = 0;
for (int i = 0; i < N; ++i)
c += d(g); // Generate a random number
Clock::time_point t1 = Clock::now();
std::cout << N/sec(t1-t0).count() << " random numbers per second.\n";
return c;
}对于我(2.8 GHz英特尔酷睿i5)，这将打印出来：
每秒2.10268e+07随机数。
您可以通过将int传递给生成器的构造函数来设定生成器的种子：
G g(seed);如果您后来发现int没有覆盖您的发行版所需的范围，可以通过如下方式更改uniform_int_distribution来补救(例如，更改为long long)：
typedef std::uniform_int_distribution<long long> D;如果您后来发现minstd_rand不是一个足够高质量的生成器，也可以很容易地将其替换掉。例如：
typedef std::mt19937 G; // Now using mersenne_twister_engine对随机数生成器有单独的控制，并且随机分布可以相当自由。
我还计算(未显示)该分布的前4个“矩”(使用minstd_rand)，并将它们与theoretical values进行比较，试图量化该分布的质量：
min = -57
max = 365
mean = 154.131
x_mean = 154
var = 14931.9
x_var = 14910.7
skew = -0.00197375
x_skew = 0
kurtosis = -1.20129
x_kurtosis = -1.20001( x_前缀指的是“期望的”)
https://stackoverflow.com/questions/5008804
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