C+中从-10到10的随机数+； 如何在C++中的区间10到10中生成随机数？< /P> srand(int(time(0)));//seed for(int i = 0; i < size; i++){ myArray[i] = 1 + rand() % 20 - 10;//this will give from -9 to 10 myArray2[i] =rand() % 20 - 10;//and this will -10 to 9 } srand（int（time（0））//种子 对于（int i=0；i

您有一个fencepost错误——您感兴趣的范围比您使用的模大一个；相反，请尝试：

myArray2[i] =rand()  % 21 - 10;//and this will -10 to +10

---

rand（）%21-10

您需要的范围是21，而不是20，因此请执行以下操作：

x = rand() % 21 - 10;

---

如果希望数字在[-10,10]范围内，则有21个可能的数字

(rand() % 21) - 10;

---

您可以使用

rand（）%21

在

[0,20]

之间生成随机数，然后从每个生成的数中减去

10

。

如何（rand（）%21）-10

还是我在这里遗漏了什么？

使用。内置的随机数生成器的分布质量非常差。此外，boost为您提供了许多有用的生成器

// based on boost random_demo.cpp profane demo
#include <iostream>

#include <boost/random/mersenne_twister.hpp>
#include <boost/random/uniform_int.hpp>
#include <boost/random/variate_generator.hpp>

int main() {
  boost::mt19937 gen(42u); // seed generator
  boost::uniform_int<> uni_dist(-10, 10); // random int from -10 to 10 inclusive
  boost::variate_generator<boost::mt19937&, boost::uniform_int<> > 
    uni(gen, uni_dist); // callable

  for(int i = 0; i < 10; i++)
    std::cout << uni() << ' ';
}

---

未来注意：这是现在。

要获得均匀分布，必须先用

RAND_MAX

除以

static_cast<int>(21*static_cast<double>(rand())/(RAND_MAX+1)) - 10

速度更快，通常用于应用程序中，但结果分布不均匀。函数

rand（）

从

0

到

rand\u MAX

生成数字。如果

RAND\u最大值为%21=0

生成的数字越低，概率越高

你也可以考虑使用模方法，但是放弃一些随机数：

int randMax = RAND_MAX - RAND_MAX%21;

int p=RAND_MAX+1;
while(p>randMax)
        p=rand();

x=p%21 - 10;

编辑（约翰内斯和史蒂夫的评论）：

当使用

RAND_MAX

进行除法时，会更频繁地从范围中选取一些数字，因此正确的处理方法是拒绝可能导致目标间隔上分布不均匀的数字

使用Boost随机库（Danvil提到）可以消除随机数均匀性的所有问题。

使用该库可以：

int x = (rand() % 21) - 10;
cout<<x;

intx=（rand（）%21）-10；
cout您可以使用Knuth的减法随机数生成器在（0,1）中生成一个数字'u'，然后使用这个简单的线性方程在[-10,10]中得到一个随机数：

-10*u + (1-u)*10

使用C++11的库，这更简单，更不容易出错（有关更多详细信息，请参阅和）。下面的示例生成间隔
[-10,10]
的数字：

#include <iostream>
#include <random>

int main()
{
    std::random_device rd;

    std::mt19937 e2(rd());

    std::uniform_int_distribution<int> dist(-10, 10);

    for (int n = 0; n < 10; ++n) {
            std::cout << dist(e2) << ", " ;
    }
    std::cout << std::endl ;
}

#包括
#包括
int main（）
{
std：：随机_装置rd；
std:：mt19937 e2（rd（））；
标准：均匀分布区（-10,10）；
对于（int n=0；n<10；++n）{
std:：cout只是为了添加到这一点上……原因是实际上有21种可能性……将它们计算出来。包括0。请注意，使用天真的模数会偏向较小的数字。如果需要一致性，则需要拒绝一些数字
rand（）
returns.rand（）从0生成数字。RAND_MAX，其中RAND_MAX依赖于库，但必须至少为32767。如果RAND_MAX%21！=0，则获得某些数字的概率更高。在大多数实际应用中，这并不重要，但在某些科学计算中，这可能会严重影响计算结果。@zoli2k：值得注意-尽管如此，例如一个科学的计算，我不会依赖内置的rand（）不管怎样。使用模而不是除法是一种更简洁的获取随机整数的方法。@Danvil它更快但错误。它不会生成均匀分布的随机数。@zoli2k：为了论证起见，假设RAND_MAX为2^16-1。因此，
RAND（）有65536个可能的结果
。函数有21种可能的结果。由于65536不是21的倍数，因此函数不可能产生均匀分布。21种结果中的某些结果必须比其他结果更常见，只是这一点并不明显。为了“获得均匀的结果”，并没有进行除法而不是使用模数，这样做是为了解决一个事实，即LCG（因此，
rand（）
）在连续输出（串行相关）之间具有微不足道的关系。例如，
rand（）
可能会交替产生奇数和偶数结果，因此如果使用偶数进行mod，则会保留此属性。因此建议使用
rand（）
进行除法。它仍然不能提供一致性，它通过使输出的（更好的变化）高位比（串行相关）具有更大的影响来改善情况低位。@Steve：根据生成器的不同，它不必有不好的低位。例如，Marsaglias的带进位生成器的递归会在上端生成wirse位。+1。它甚至会给你一个函数，从一个范围生成一个数字。而不必麻烦地出错：-）在C++11中，你会想使用
library.@bames53同意使用
std:：uniform\u int\u distribution
，就像我在回答中所做的那样，尤其是考虑到以下情况，这样做更有意义。
-10*u + (1-u)*10

#include <iostream>
#include <random>

int main()
{
    std::random_device rd;

    std::mt19937 e2(rd());

    std::uniform_int_distribution<int> dist(-10, 10);

    for (int n = 0; n < 10; ++n) {
            std::cout << dist(e2) << ", " ;
    }
    std::cout << std::endl ;
}