C++ '；兰特'；C+中的函数+；？

我正在尝试制作一个死亡预测器，它有一个随机的机会让你的角色随着你的进步而死亡。我要让它有多个死亡的机会，随着年龄的增长，死亡的机会也会增加。我如何修复这个基本的rand函数，使其int RandomFactor有一个1-20的数字，并随机激活以杀死你（如果这听起来像虐待狂的话，对不起）

#包括“stdafx.h”
#包括
#包括
#包括
#包括
#包括
#包括
#包括
使用名称空间std；
int main（）{
srand（时间（空））；
整数随机因子；
随机因子=兰德（）；
20 % 1;
用于（双重计数=0；计数<20；计数++）{
如果（计数<20）{
睡眠（360）；
不能在rand（）后面加分号。请尝试使用RandomFactor=rand（）20%1；
C++允许您随意丢弃值，因此当您这样做时

20 % 1;

它在计算时不会抱怨，只是简单地抛出值

也许你的意思实际上是：

RandomFactor = rand() % 20;

但是，这将导致一个范围为[0,19]的数字，因此您可能希望添加1：

RandomFactor = (rand() % 20) + 1

所以现在范围的两端都将增加1，结果是[1，20]包括在内


此外，if语句

if(count < 20)

if（计数<20）

将>强>始终< /强>是循环中的真值（毕竟是循环条件），所以<代码>否则将不能运行< /C++ > .< /p> 可以使用<代码> rand % 20 < /C> >但它不会真正统一，它将包含偏倚。C++中最好的选择是使用<代码> STD:：MunsixIn分布> <代码> >
#include <random>
#include <iostream>

int main()
{
    std::random_device rd;
    std::mt19937 gen( rd());
    std::uniform_int_distribution<> dis( 1, 20);

    for ( int n=0; n<10; ++n)
        std::cout << dis(gen) << ' ';
    std::cout << '\n';
}

#包括
#包括
int main（）
{
std：：随机_装置rd；
标准：mt19937 gen（rd（））；
标准：均匀分布分布图（1,20）；
对于（int n=0；n尝试使用
drand（）
，它将返回一个介于0和1之间的统一数字，然后可以进行缩放。可以使用
srand48（seed）
初始化该数字。例如，如果希望有20%的机会触发，可以执行以下操作：

 if( drand() <= 0.05f ) // (5% chance)
     // do something

不要尝试
RandomFactor=rand（）；20%1；
try
RandomFactor=rand（）%20；
.3 IntelliSense:应为“；”c:\Users\Parent\Desktop\DeathPredictionv1\DeathPredictionv1\DeathPredictionv1.cpp 18 24 DeathPredictionv1如果这样做，我会收到错误消息：（Intellisense可能是智能的，但它不是通灵的。它无法预测您何时要进行计算。-1这肯定会导致语法错误。除统计和加密外，这种规模的偏差几乎可以接受：低数字比高数字只多0.0061012812%。我不确定您的结果我们谈论的是将军case@MooingDuck：如果该语言已经支持更好的随机性，那么为什么选择较差的模式呢？还要注意，该示例使用的值可能比
time（）
提供更多的随机性（不同线程/集群节点的内部精度可能相同/…）@Benjaminbanner:因为我永远记不起这一代人的所有比特，但我能永远记得
rand（）
：/@0d0a:你提到了
rand（）%20
，加上另一个选项，所以我给了你一个向上的投票。
rand_MAX
是
32768
或更高，所以最坏的情况是，0-7被选1639次，8-19被选1638次（8*1639+8*1638=32768）。然后1639/1638-1显示选择的低数值比选择的高数值多0.061050061%。我还想说，原始实现似乎没有实现目标，因为对rand（）的调用在循环之外，所以每次循环迭代都有相同的值。要么每个人都死了，要么没有人is@rdowell也许，
RandomFactor
正在计算是否会出现僵尸末日，在这种情况下，这是正确的。谁说呢？
 if( drand() <= 0.05f ) // (5% chance)
     // do something

int randomNumber = ceil( drand()*20 ); 
// creates a uniform distribution between 1 and 20, inclusive