标签：定义 标准 cout function 调用 个数 返回值 运行 fun
随机数既是一个实用工具，也是一个数学问题，它高度复杂，这与它在现实世界中的重要性是相匹配的。在此我们只讨论随机数哦最基本的内容，这些内容可用于简单的测试和仿真。在<random>中，标准库提供了复杂的方法来产生适应不同数学分布的随机数。这一随机数标准库基于下面两个基础概念：
例如 http://www.cnblogs.com/goudanli/p/7856623.html 中的 random_vector()函数。调用random_vector(n)就会生成一个Matrix<double,1>类型的矩阵对象，它包含n个元素，元素值都是[0:n)之间的随机数。
Vector random_vector(Index n) {
Vector v(n);
default_random_engine ran{(unsigned int)(time(0)+2)};
uniform_int_distribution<> ureal{ 0,max0 };
for (Index i = 0; i < n; ++i)
{
v(i) = ureal(ran);
}
return v;
}
默认发生器（default_random_engine）简单、代价底、容易运行。对日常应用，它已经足够了。对于更专业的应用，标准库提供了其他发生器，它们有着更好的随机性和不同的执行代价。例如，linear_congurential_engine、mersenne_twidter_engine和random_device等。
std_lib_facilities.h中的两个随机数发生器定义如下
int randint(int min,int max){
static default_random_engine ran;
return uniform_int_distribution<>{min,max}(ran);
}
int randint(int max){
return randint(0,max);
}
这些函数经常会被用到，当然还有其他的，让我们看看正态分布如何产生：
auto gen=bind(normal_distribution<double>{15,4.0},
default_random_engine{});
<functional>中的标准库函数bind()构造了一个函数对象，当调用它时，它会调用它的第一个参数，并将第二个参数作为这次调用的参数。因而在本例中，gen()返回一个正态分布序列，其均值为15，方差为4.0，使用的是default_random_engine。示例：
vector<int>hist(2*15);
for(int i=0;i<500;++i)
++hist[int(round(gen()))];
for(int i=0;i!=hist.size();++i){
cout<<i<<‘\t‘;
for(int j=0;j!=hist[i];++j)
cout<<‘*‘;
cout<<‘\n‘;
}
完整程序：
#include<iostream>
#include<random>
#include<functional>
using namespace std;
auto gen=bind(normal_distribution<double>{15,4.0},
default_random_engine{});
int main(){
vector<int>hist(2*15);
for(int i=0;i<500;++i)
++hist[int(round(gen()))];
for(int i=0;i!=hist.size();++i){
cout<<i<<‘\t‘;
for(int j=0;j!=hist[i];++j)
cout<<‘*‘;
cout<<‘\n‘;
}
}
输出：
0 * 1 2 3 * 4 ** 5 * 6 *** 7 ********** 8 ************* 9 ******************* 10 *************** 11 ********************************** 12 ********************************* 13 ************************************** 14 ********************************************************* 15 *************************************************** 16 ********************************************** 17 ****************************************** 18 ************************************* 19 ******************************** 20 **************************** 21 **************** 22 ******** 23 ******* 24 **** 25 ** 26 27 28 29
正态分布经常被用到，其他分布包括 bernoulli_distribution，exponential_distribution和chi_distribution。在《The C++ Programming Language》中能找到详细介绍。整数分布的返回值是闭区间[a:b]，而实数（浮点）分布的返回值是开区间[a:b)。
默认情况下，程序的每次运行中，发生器（除了random_device）产生同样的序列。这非常有利于程序调试。如果希望同一发生器产生不同的序列，我们需要设定不同的初值。这一初始化过程被称为“种子”。例如：
auto gen1= bind(uniform_int_distribution<>{0,9},
default_random_engine{});
auto gen2= bind(uniform_int_distribution<>{0,9},
default_random_engine{10});
auto gen3= bind(uniform_int_distribution<>{0,9},
default_random_engine{5});
为了获得不可预测的序列，我们经常使用当前时间（以纳秒为单位）或其他类似的事物作为种子。
c++程序设计原理与实践（进阶篇）
（c++11）随机数------c++程序设计原理与实践（进阶篇）
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原文地址：http://www.cnblogs.com/goudanli/p/7859538.html
