C+中的随机数生成+。。。第一个数字不是很随机 我试图在C++中使用0到1的随机数，而不使用Boost。我不想依赖图书馆

每当我开始我的计划时，我都会： srand（时间（空））

然后我打印8个随机数。我用一个空行分隔程序的不同运行：

Random number: 0.226063
Random number: 0.449186
Random number: 0.474514
Random number: 0.160779
Random number: 0.220868
Random number: 0.136685
Random number: 0.260120
Random number: 0.843334

Random number: 0.226181
Random number: 0.422253
Random number: 0.808594
Random number: 0.040531
Random number: 0.212377
Random number: 0.421073
Random number: 0.965790
Random number: 0.026305

Random number: 0.226306
Random number: 0.526858
Random number: 0.898279
Random number: 0.378934
Random number: 0.736653
Random number: 0.924420
Random number: 0.718503
Random number: 0.888140

Random number: 0.226463
Random number: 0.157614
Random number: 0.010386
Random number: 0.551936
Random number: 0.391998
Random number: 0.303603
Random number: 0.659396
Random number: 0.465434

为什么第一个数字每次都几乎完全相同？我不明白。我应该把第一个数字扔掉吗

---

示例代码：

#include <iostream>

int main() {
  srand( time(NULL) );
  printf("%f\n", (float)rand()/RAND_MAX);
  printf("%f\n", (float)rand()/RAND_MAX);
  printf("%f\n", (float)rand()/RAND_MAX);
  printf("%f\n", (float)rand()/RAND_MAX);
  printf("%f\n", (float)rand()/RAND_MAX);
  printf("%f\n", (float)rand()/RAND_MAX);
  printf("%f\n", (float)rand()/RAND_MAX);
  printf("%f\n", (float)rand()/RAND_MAX);
}

#包括
int main（）{
srand（时间（空））；
printf（“%f\n”，（float）rand（）/rand\u MAX）；
printf（“%f\n”，（float）rand（）/rand\u MAX）；
printf（“%f\n”，（float）rand（）/rand\u MAX）；
printf（“%f\n”，（float）rand（）/rand\u MAX）；
printf（“%f\n”，（float）rand（）/rand\u MAX）；
printf（“%f\n”，（float）rand（）/rand\u MAX）；
printf（“%f\n”，（float）rand（）/rand\u MAX）；
printf（“%f\n”，（float）rand（）/rand\u MAX）；
}

不，不要扔掉第一个。这扭曲了结果。序列

{1,1,1,1,1,1,1}

与任何其他任意七个数字的序列一样，尽管人类倾向于在每件事物中寻找意义：-）

因为你不喜欢序列而试图摆弄它会使随机数的生成变得更糟，而不是更好

值得一提的是，你应该确保你的跑步间隔至少一秒，这样你就不会使用同一个种子（这里似乎不是这样）。除此之外，请使用PRNG提供的结果，或者找到更好的生成器

要么你是一个统计学家/密码学家，你不会使用正常的随机函数，要么这真的不重要！对于绝大多数情况，都是后者

---

如果您不想要一个花哨的版本（或者一个包含大量额外内容的版本），并且您对实现中提供的版本不满意，那么可以基于

gcc

版本轻松实现一个，比如：

seed = (1103515245 * seed + 12345) & 0xffffffff
return seed & 0x7fffffff

请记住，初始种子值是根据提供给

srand

的参数计算的，其模数为

231-1

，以最小化对初始种子具有线性依赖性的序列（序列仍然存在线性，而不是初始种子值）

如果您只是寻找一个快速的解决方案，而不依赖外部库或花费时间实现更复杂的生成器，那么以下代码可能会使您的生活更轻松：

// Assume 32-bit integer.
static int seed = 1;
void mySRand (int newseed) {
    seed = newseed % 0x7fffffff;
}
int myRand() {
    seed = 1103515245 * seed + 12345;
    return seed & 0x7fffffff;
}

---

下面的程序将实际为您提供一个想法，即该算法将对提供给

mySRand

的种子值进行微小更改

它从

time（NULL）

获取初始种子，然后显示20个连续种子值的

myRand

初始值以及百分比变化

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
#include <math.h>

static int seed = 1;
void mySRand (int newseed) { seed = newseed % 0x7fffffff; }
int myRand() { seed = 1103515245 * seed + 12345; return seed & 0x7fffffff; }

int main (void) {
    int i, xyzzy, val, lastVal;
    double avg, diff;
    xyzzy = time (NULL);
    mySRand (xyzzy);
    lastVal = myRand();
    printf ("seed=%d, val=%12d\n", xyzzy, lastVal);
    for (i = 0; i < 20; i++) {
        mySRand (++xyzzy);
        val = myRand();
        avg = val; avg = (avg + lastVal) / 2;
        diff = 100 * fabs (avg - val) / avg;
        printf ("seed=%d, val=%12d, avg=%12.1f, %%chg=%f\n",
            xyzzy, val, avg, diff);
        lastVal = val;
    }
    return 0;
}

---

因此，你可以看到，基于初始种子的距离，它们的起始值实际上有很大的差异。

这是完全正常的。PRNG必须预热。我脑后的数字大约是1000。这意味着，在植入PRNG后，获得1000个数字并将其丢弃

原因是大多数生成器是如何实现的。它们通常类似于

x=a*x+b

，其中

a

和

b

是常量。因此，如果你运气不好，选择你的种子（在你的情况下非常接近！），这样方程的第一部分与结果没有太大的相关性（即接近0（mod MAX_RAND））。这就是为什么你必须热身的原因：它会消除你所选择的种子之间的相似性。这听起来很愚蠢，但这就是PRNG的工作原理（你可以扔掉50而不是1000，YMMV）

---

---

顺便说一句，一般来说，使用

rand

是个糟糕的主意。不仅如此（出于我无法理解的原因），它与其他PRNG相比速度非常慢，而且它生成的数字也非常差（在熵、周期性等方面）。如果您不想使用boost，也许您可以使用gsl，它几乎拥有您所需要的一切（关于随机数）。

也许程序执行之间的延迟太短，因此时间函数可能返回彼此太相似的种子

---

如果不知道srand函数是如何实现的，很难确定，但它是一个伪随机生成器，它将为多个执行的同一种子输出相同的序列。尝试以较大的延迟来输入种子，或者在time函数返回的时间中添加一个变量填充，看看这是否对输出有足够的影响。但是，请注意，它们不是真正的随机数

> P>当我稍微编译你的样本运行时，编译为C（我不知道C++足够好，以修复编译错误而不诅咒）我看到的只是随机的第一行：

$while true；一定要睡觉/兰特|头-1；完成
0.493923
0.353780
0.217848
0.570592
0.430408
0.290481
0.651497
0.006394
0.865017
0.721335
0.581914
0.936602
0.796496
^C

您可以使用标准库，该库提供高质量的PRNG引擎以及适当的分发适配器：

#include <random>

typedef std::mt19937 rng_type;
std::uniform_real_distribution<double> u01dist;

rng_type rng;

int main()
{
  rng.seed(std::time(NULL));

  double random_number = u01dist(rng);

  // ...
}

#包括
类型定义标准：：mt19937 rng_类型；
标准：均匀实分布u01dist；
rng_型rng；
int main（）
{
rng.seed（std:：time（NULL））；
双随机数=u01dist（rng）；
// ...
}

我应该扔掉第一个数字还是什么？显然是的。你能提供一个完整的代码列表来说明你是如何生成你的值的吗。请记住，两个时间样本在一起会有相似的值。RNG在播种时会卷积种子，但根据RNG算法的不同，它可能无法在2-3个周期内实现完全随机性。为了创造最佳的随机性，可能最好丢弃一些数字（理想的情况是丢弃一个随机数）。如果你不信任RNG，你没有理由不能根据已发布的al编写自己的

#include <random>

typedef std::mt19937 rng_type;
std::uniform_real_distribution<double> u01dist;

rng_type rng;

int main()
{
  rng.seed(std::time(NULL));

  double random_number = u01dist(rng);

  // ...
}