隨機數的生成

函式一：int rand

）；

從srand

（seed

）中指定

seed

開始，返回乙個範圍介於

[seed

，rand_max

（0x7fff

））的隨機整數。預設情況下使用的是srand(1)

。函式二：void srand

）；

引數seed

是rand

（）的隨機種子，即用來初始化

rand

（）的起始值。

for(int i=0;i<10;i++)

cout《每次輸出的都是： 1   7   4   0   9   4   8   8   2   4

srand(1);

for(int i=0;i<10;i++)

cout《每次輸出的都是： 1   7   4   0   9   4   8   8   2   4

srand(5);

for(int i=0;i<10;i++)

cout《每次輸出的都是：4   3   5   9   0   0   7   9   2    0

換為srand((unsigned)time(null))

後每次執行輸出的都不一樣。但是

time(0)

只能精確到秒，同一秒內

time(0)

返回的結果是一樣的。

方案1

#include

#include

#include

#include

using namespace std;

int main()

方案2

不使用c++

提供的rand

（），而使用自己的線性同餘法製造隨機數。

const long mul=16807l;             

const long add=0;                   

const long mod=0x7fffffffl;   

//線性同餘法產生無符號隨機數

inline unsigned myrand()

方案3

把線性同餘法lcg(linear congruential generator) 的add

引數改為

13849

採用g++編譯器在我的機子上執行

10次：

方案count平均值

平均執行時間（秒）

1997918.1

2.42

997840.3

1.53

997936.9

1.4看來方案3表現的很不錯，關鍵上時間上很佔優勢！

現在又有乙個新的產生隨機數的演算法叫作mersenne twister

，據說是目前最好的rng，

python

和ruby

都採用它作為預設的隨機數生成演算法。

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