C++ 为什么vc++；为什么会出现这种统计模式？

我正在运行以下程序：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <cstdlib>
#include <chrono>
using namespace std;

const int N = 200;          // Number of tests.
const int M = 2000000;      // Number of pseudo-random values generated per test.
const int VALS = 2;         // Number of possible values (values from 0 to VALS-1).
const int ESP = M / VALS;   // Expected number of appearances of each value per test.

int main() {
    for (int i = 0; i < N; ++i) {
        unsigned seed = chrono::system_clock::now().time_since_epoch().count();
        srand(seed);
        vector<int> hist(VALS, 0);
        for (int j = 0; j < M; ++j) ++hist[rand() % VALS];
        int Y = 0;
        for (int j = 0; j < VALS; ++j) Y += abs(hist[j] - ESP);
        cout << Y << endl;
    }
}

#包括
#包括
#包括
#包括
#包括
使用名称空间std；
常数int N=200；//测试次数。
常数int M=2000000；//每次测试生成的伪随机值的数量。
常数int VALS=2；//可能值的数量（从0到VAL-1的值）。
常量int ESP=M/VALS；//每次测试每个值的预期出现次数。
int main（）{
对于（int i=0；icout该程序将生成分布不均匀的随机数（不均匀、独立）

兰德的功能是出了名的差
使用余数运算符
%
将数字带入范围有效地丢弃除低阶位以外的所有位
每次通过循环时，RNG都会重新播种
[编辑]我刚刚注意到
const int ESP=M/VALS；
。您想要一个浮点数

尝试下面的代码并报告。使用新的<；random>有点乏味。许多人编写一些小型库代码以简化其使用

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <random>
#include <chrono>
using namespace std;

const int N = 200;          // Number of tests.
const int M = 2000000;      // Number of pseudo-random values generated per test.
const int VALS = 2;         // Number of possible values (values from 0 to VALS-1).
const double ESP = (1.0*M)/VALS; // Expected number of appearances of each value per test.

static std::default_random_engine engine;

static void seed() {
    std::random_device rd;
    engine.seed(rd());
}
static int rand_int(int lo, int hi) {
    std::uniform_int_distribution<int> dist (lo, hi - 1);
    return dist(engine);
}
int main() {
    seed();
    for (int i = 0; i < N; ++i) {
        vector<int> hist(VALS, 0);
        for (int j = 0; j < M; ++j) ++hist[rand_int(0, VALS)];
        int Y = 0;
        for (int j = 0; j < VALS; ++j) Y += abs(hist[j] - ESP);
        cout << Y << endl;
    }
}

#包括
#包括
#包括
#包括
#包括
使用名称空间std；
const int N=200；//测试次数。
const int M=2000000；//每次测试生成的伪随机值数。
const int VALS=2；//可能值的数目（从0到VALS-1的值）。
const double ESP=（1.0*M）/VALS；//每个测试值的预期出现次数。
静态标准：：默认的随机引擎；
静态空种子（）{
std：：随机_装置rd；
种子（rd（））；
}
静态整数和整数（整数低，整数高）{
标准：统一内部分布区（lo，hi-1）；
返回距离（发动机）；
}
int main（）{
种子（）；
对于（int i=0；i好吧，但我的问题呢。
rand（）
on。它是一个线性同余生成器（非常简单，但不是非常随机），只输出16位数字。在
std:：rand
上运行此测试套件（MSVC版本）然后发现你没有一个真正的随机数生成器。所以这是一个垃圾的例子。你还和我们在一起吗？谢谢你的评论和代码。统一分布缺少它的数据类型声明。你的程序生成的数据遵循某种半正态分布（如预期的那样）。我的问题仍然没有答案。即使rand（）的缺陷很重要，了解1.为什么它们在这种情况下很重要以及它们如何影响数据和2.为什么输出数据取决于编译器。我确实回答了这个问题，“你对此有何想法，解释是什么？”解释分为三个部分。至于为什么不同的编译器会给出不同的结果，可以归结为
rand
的不同实现。VC++实现可能比大多数更糟糕。为什么rand（）中的缺陷问题：垃圾输入，垃圾输出。一个深入的解释太复杂了，无法在这里深入讨论。看这个：
uniform\u int\u distribution
的默认类型是
int
。拿礼物马来说。顺便说一句，Marsaglia的论文更多地证明了关于软件工程的一切都是在1968年发现的。