static std::default_random_engine e(time(0));//time(0)返回特定时间到当前的秒数
static std::uniform_int_distribution<unsigned> u(0,9);
for(int i =0;i<5;i++){
std::cout << u(e)<< std::endl;
}
这里生成随机数的时候设置的time(0)的意思是设置随机引擎的种子。同样的代码两次运行时如果设置的种子值两次是一样的，那么生成的随机数也是一样的。
这里time(0)是返回当前的秒数，基本满足每次运行代码的时候种子的值（也就是当前的秒数）是不一样的。但是如果在更小的时间间隔多次执行代码就不满足要求了。
生成0-1之间的随机double
static std::default_random_engine e(time(0));
static std::uniform_real_distribution<double> u(0,1);
for(int i =0;i<5;i++){
std::cout << u(e)<< std::endl;
}
上面的生成的随机数都是在指定的范围内均匀分布的，新标准还支持我们定义非均匀分布的随机数。
如生成均值为4标准差为2的按正态分布的随机数：
static std::default_random_engine e(time(0));
static std::normal_distribution<double> u(4,2);
for(int i =0;i<5;i++){
std::cout << u(e)<< std::endl;
}
生成1或者0的随机数引擎（概率分别是50/50）：
static std::default_random_engine e(time(0));
static std::bernoulli_distribution b;
for(int i =0;i<5;i++){
std::cout << b(e)<< std::endl;
}
还可以更改为0、1的概率，比如我们希望有80%概率为1
static std::default_random_engine e(time(0));
static std::bernoulli_distribution b(0.8);
for(int i =0;i<5;i++){
std::cout << b(e)<< std::endl;
}
