c++ 随机数问题的相关研究
1、问题背景
某项目中有个复杂的排序，先是各种规则依次排序，最后如果依然并列的话，那就随机位置，名次并列。测试中发现一个诡异现象，并列时随机排序但随机后2个case打印的顺序每次都一样，随机数没有起到任何作用。经过分析发现，随机数种子srand(clock())，本意是希望连续调用这个函数，给多个随机数设置种子，实际上设置的种子相同，最后产生的随机数是伪随机数。那么有没有一种随机数方法可以在较快的循环中，保证随机性呢？
原问题较复杂，给个类似的例子说明具体场景：
voidtest_random()
{
vectorvec;
vec.resize(100);
iota(vec.begin(),vec.end(),1);
vectorvec2(vec);
srand(clock());
random_shuffle(vec.begin(),vec.end());
srand(clock());
random_shuffle(vec2.begin(),vec2.end());
intcnt=0;
cout<<"vec:"<
输出结果为：
2、rand()和srand()
rand()和srand()是c函数，在stdlib.h中定义，rand()能产生0--32767范围的随机数。
如果只使用rand，则每次输出的随机数都是一样的，相当于使用srand(1)作为默认种了。如果给定种了，则能产生不同的随机数，所以time或clock函数就是一个好种子，获取计算机的时间，用秒或毫秒来做随机数种子以产生不同的随机数。但是在某些场景下，会引发下列问题：
问题1：在程序运行较慢或不需要连续产生随机数时，用时钟当做种子没有问题，但要快速产生不同的组数的随机数时，就会出现前面出现的现象，较大概率出现相同的随机数。
问题2：如果希望生成某个范围的随机数，则不好控制，通常会采用取模的方式，而这种方式会破坏随机数的分布概率。
//0--10的随机数
srand((unsignedint)time(NULL));
intr=rand()%10
//100--200的随机数
intmin=100;
intmax=200;
srand((unsignedint)time(NULL));
intr=rand()%(max-min)+min
//[0--1.0]浮点数
srand((unsignedint)time(NULL));
floatr=rand()%RAND_MAX
3、c++11随机数
c++11引入了random头文件，可以更加精确的产生随机数，并且提供了完善的操作接口。C++标准规定了随机数设施，包括均匀随机位生成器（Uniformrandombitgenerators，URBG）和随机数分布等，定义在中。
参考文档：http://www.cplusplus.com/reference/random/?kw=random
Thislibraryallowstoproducerandomnumbersusingcombinationsofgeneratorsanddistributions:
Generators:Objectsthatgenerateuniformlydistributednumbers.
Distributions:Objectsthattransformsequencesofnumbersgeneratedbyageneratorintosequencesofnumbersthatfollowaspecificrandomvariabledistribution,suchasuniform,NormalorBinomial.
random标准款主要包括：
生成器：生成均匀分布伪随机数的对象
分布：将生成器生成的数序列转换为某种特定数学概率分布的序列，如均匀分布、正态分布、泊松分布等。
3.1、生成器
1）random_device生成器
C++11提供了一个random_device随机数类，英文叫“Non-deterministicrandomnumbergenerator”，这是一个非确定性随机数生成器，它并不是由某一个数学算法得到的随机序列，而是通过读取文件，读什么文件看具体的实现(Linux可以通过读取/dev/random文件来获取)。文件的内容是随机的，简单理解即这个类依靠系统的噪声产生随机数。
2）伪随机数引擎
伪随机数引擎，实现方式属于模板类，是使用算法根据初始种子生成伪随机数的生成器。
linear_congruential_engine：线性同余生成引擎，是最常用也是速度最快的，但随机效果一般
mersenne_twister_engine：梅森旋转算法，随机效果最好。
subtract_with_carry_engine：滞后Fibonacci算法。
随机数引擎需要一个整型参数作为种子，对于给定的单个或多个种子，随机数生成器总会生成相同的序列，这在测试时非常有用。当测试完成，则需要随机的种子以产出不同的随机数，推荐使用random_device作为随机数种子。
3.2、适配器
除了生成器模板库外，c++11还设计了几种适配器。
discard_block_engine:Discard-blockrandomnumberengineadaptor(classtemplate)independent_bits_engine:Independent-bitsrandomnumberengineadaptor(classtemplate)shuffle_order_engine:Shuffle-orderrandomnumberengineadaptor(classtemplate)
3.3、随机分布模板类
随机数引擎产生的随机数值都比较大，使用时经常需要限定到一个范围内，c++11提供了符合各种概率分布的随机数生成模板类，比如：均匀分布，正态分布，泊松分布等。
以均匀分布为例：
templateclassuniform_int_distribution;
templateclassuniform_real_distribution;
测试1：直接使用引擎产生随机数，范围很大。
random_devicerd;
mt19937g(rd());
for(intn=0;n<10;++n)
{
cout<
测试2：使用均匀分布类模板产生随机数，可以限定生成的随机数的范围。
random_devicerd;
mt19937g(rd());
uniform_int_distribution<>dis(1,100);
for(intn=0;n<10;++n)
{
cout<
3.4、用法总结
1、定义种子，可以是随机种子或者固定种子，固定种子方便测试用，但每次产生的随机数都一致。
2、选择随机引擎，把种子值传入当做参数。
3、选择合适分布方式，创建随机分布对象，可以在此时指定需要的随机数的范围。
4、把引擎传入随机数分布模板类对象，输出随机数。
4、问题解决
c++提供了一个shuffle函数，相比于random_shuffle，shuffle可以指定随机数引擎，如果指定一个非确定性引擎，则能保证连续生成的两组随机数各不相同，达到设计效果。
template
voidshuffle(_RanIt_First,_RanIt_Last,_Urng&&_Func)
修改后的测试函数：
voidtest_random()
{
vectorvec;
vec.resize(100);
iota(vec.begin(),vec.end(),1);
vectorvec2(vec);
autoengine=std::default_random_engine(std::random_device()());
shuffle(vec.begin(),vec.end(),engine);
shuffle(vec2.begin(),vec2.end(),engine);
intcnt=0;
cout<<"vec:"<
上面例子usingdefault_random_engine=mt19937;其中，mt19937是一个引擎，最大值为0Xffffffff。
usingmt19937=mersenne_twister_engine;
输出结果为：
vec:
857588291760578171
8293447844065793724
3143625321691488638
63788028443934906913
7417759884146563362
2118305289228727953
7051272924226667397
154331491006854351299
667596948310456150
23761998115575209564
vec2:
3751126299956517829
80134872832325759768
8640243084447287657
3338161869970314249
52719196817334451026
2938941546444223639
8743635533227198579
35558115659218815100
745381460921750790
6206777986166824694
c++随机数问题研究
原创首发：https://www.cnblogs.com/pingwen/p/14496607.html
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