如何生成均值为C+的随机数+；？ 如何在1000到20000之间生成100个随机数，C++中的平均数为9000？我正在研究C++ 11库，但是没有找到一个允许我包含均值和范围的方法。< p>因为只要不满足分配，只要满足约束，到目前为止，最容易做的就是始终生成 9000 < /代码>。最简单的分布不是这样的，比如用概率产生1000，用概率产生p和20000用概率产生1-p，在这里你已经解出了p的值，得到了正确的平均值

我强烈怀疑，在开始考虑编程之前，您应该先弄清楚您要做的事情的数学/统计信息。

以下是如何使用正态分布，使用示例丢弃技术将值保持在范围内。这当然会扭曲分布，因此不再是正态分布。这种影响有多大取决于您对标准偏差的原始选择。这对你有多重要取决于你的申请

#include <iostream>
#include <random>

double get_random_number_with_minimum_mean_and_maximum(
    double minimum,
    double mean,
    double maximum
) {

    // Any uniform random generator of your choice could be used here.
    // Obviously making this static is not rentrant or thread-safe.
    static std::mt19937 generator;

    // We'll start with a normal distribution with a standard deviation set
    // such that ~99.7% of the time we'll get a number within the average width
    // of your upper and lower bounds.
    //
    // Why ~99.7% and not some other number? Because that corresponds to three
    // standard deviations, and you didn't specify any requirements, so I'm
    // just making assumptions on your behalf.
    double const average_bound_width = ((mean-minimum) + (maximum-mean)) / 2;
    double const standard_deviation  = average_bound_width / 3;
    std::normal_distribution<double> distribution(mean, standard_deviation);

    // Now, keep fetching numbers until we find one that is within our desired
    // bounds. Throwing numbers away randomly from a normal distribution does
    // not affect the mean, but since our bounds are going to be skewed, our
    // mean will probably get skewed slightly, but this will likely not be
    // very noticable.
    double value;
    do {
        value = distribution(generator);
    } while (value < minimum || maximum < value);

    return value;
}

int main() {
    for (int i=0; i<100; ++i) {
        std::cout << get_random_number_with_minimum_mean_and_maximum(
            1000,
            9000,
            20000
        ) << '\n';
    }
}

平均值约为8980，仅100个样本就接近9000个

---

如果我用100万个样本来运行，平均值是~9049。

因为你在分布上很灵活，一个简单的解决方案仍然可以给出合理的结果，而不必做拒绝逻辑，这是一个很好的解决方案。也就是说，将三角形的下端设置为1000，将三角形的上端设置为20000，将三角形的尖端设置为9000

上面的维基百科链接表明三角形分布的平均值为：

(a + b + c) / 3

std::piecewise_linear_distribution<> dist({1000., 6000., 20000.},
                                          [](double x)
                                          {
                                              return x == 6000 ? 1. : 0.;
                                          });

其中

a

和

b

分别是您的下限和上限，

c

是三角形的尖端。对于您的输入，简单代数表明

c=6000

将给出您所需的平均值9000

在C++的

标题中有一个称为

std:：piecewise\u linear\u distribution

的分布，非常适合设置三角形分布。这只需要两条直线。构造这种三角形分布的一种简单方法是：

(a + b + c) / 3

std::piecewise_linear_distribution<> dist({1000., 6000., 20000.},
                                          [](double x)
                                          {
                                              return x == 6000 ? 1. : 0.;
                                          });

如果将采样值的数量增加到足够高，您将看到参数收敛：

size = 10000000
min = 1003.08
avg = 8998.91
max = 19995.5

根据需要进行种子设定。

这是一个连续的，可以返回范围内的任何值，并且一次执行。平均值符合要求，但模式通常位于最接近平均值的两端

double shiftable_distribution(double minimum, double mean, double maximum)
{
    double range = maximum - minimum;
    double scaledmean = (mean - minimum) / range;
    return pow((double)rand() / RAND_MAX, 
               (1.0 - scaledmean) / scaledmean) 
                * range + minimum;
}

发行版的实际外观（对于1000、9000、20000）

---

您想要什么分发？任何分发都可以。在这种情况下，什么是最好的？如果你不知道你想要什么，你几乎肯定想要一个“正态分布”，也称为“高斯分布”。正态分布会给你一个10500（（20000-1000）/2+1000）的平均值。如果平均值为9000，那么曲线会有轻微的偏差。几乎没有一个用例，其中一个特定的平均值会起作用，而分布是不相关的。你应该试着描述你的实际问题，这样我们才能给出有用的答案。你所说的相当于“我想生成一个包含'1'的数字，但我不在乎数字是以什么为基础写的。”如果我使用正态分布，我必须提供一个标准偏差，这会降低平均值，正确吗？我如何选择一个标准偏差，使生成器能够潜在地选取范围内的每个数字，但将平均值保持在9000？@user3647894简短回答：你不能。你必须“切掉”高斯曲线的尾部，这样你就不再有高斯曲线了。否则，高斯分布中的任何值都具有非零发生概率。

double shiftable_distribution(double minimum, double mean, double maximum)
{
    double range = maximum - minimum;
    double scaledmean = (mean - minimum) / range;
    return pow((double)rand() / RAND_MAX, 
               (1.0 - scaledmean) / scaledmean) 
                * range + minimum;
}