【C/C++】随机数生成的现代化封装
在现代 C++ 中，随机数生成是许多程序设计中不可或缺的部分，例如游戏开发、算法设计、统计模拟等。本文将以一个封装好的随机工具类 Random 为例，深入剖析其功能的实现与使用，并引入相关知识，帮助读者触类旁通，掌握 C++ 随机数的核心技巧。
背景知识
随机数的生成
C++ 的标准库提供了一套强大且灵活的随机数工具，主要通过以下几部分组成：
- 随机数引擎：例如
std::mt19937，生成伪随机数序列。 - 分布：例如
std::uniform_int_distribution，对随机数进行分布转换。 - 随机数种子：用于初始化随机数引擎，保证随机性。
类的设计原则
在设计一个通用的随机工具类时，我们可以封装常见的随机操作，例如：
- 生成指定范围内的整数或浮点数。
- 按概率生成布尔值。
- 对容器进行随机打乱。
类定义与功能分解
以下是 Random 类的完整定义：
#include <chrono>
#include <iostream>
#include <random>
#include <algorithm>
struct Random {
std::mt19937 rnd;
Random()
: rnd(std::chrono::steady_clock::now().time_since_epoch().count()) {}
void setSeed(unsigned int seed) {
rnd.seed(seed);
}
int operator()(int l, int r) {
return std::uniform_int_distribution(l, r)(rnd);
}
double operator()(double l, double r) {
return std::uniform_real_distribution(l, r)(rnd);
}
bool operator()(double p) {
return std::bernoulli_distribution(p)(rnd);
}
template<typename T>
void operator()(std::vector<T>& vec) {
std::shuffle(vec.begin(), vec.end(), rnd);
}
};
下面，我们逐一拆解并讲解其核心部分。
随机数引擎的初始化
Random()
: rnd(std::chrono::steady_clock::now().time_since_epoch().count()) {}
-
std::mt19937：
std::mt19937是一种基于梅森旋转算法的伪随机数生成器，具有较好的性能和随机性。其名字来源于生成 19937 位的周期序列。 -
初始化种子：
- 默认使用当前时间戳（以纳秒为单位）作为种子。
- 时间戳通过
std::chrono::steady_clock获取，保证种子不同步。
设置随机数种子
void setSeed(unsigned int seed) {
rnd.seed(seed);
}
- 种子控制随机性：
- 给定相同的种子，随机数生成序列是确定的。
- 这种特性非常适合调试和可复现的实验。
生成随机整数
int operator()(int l, int r) {
return std::uniform_int_distribution(l, r)(rnd);
}
-
std::uniform_int_distribution：- 用于生成均匀分布的整数。
- 构造函数参数为上下界
[l, r]。
-
调用方式：
分布对象dist是一个可调用对象。通过传入随机引擎rnd，即可生成一个随机数。
示例：
Random random;
int number = random(1, 10); // 生成 [1, 10] 范围内的随机整数
生成随机浮点数
double operator()(double l, double r) {
return std::uniform_real_distribution(l, r)(rnd);
}
std::uniform_real_distribution：- 用于生成均匀分布的浮点数。
- 构造函数参数为上下界
[l, r)，即下界闭、上界开。
示例：
Random random;
double value = random(0.0, 1.0); // 生成 [0.0, 1.0) 范围内的随机浮点数
按概率生成布尔值
bool operator()(double p) {
return std::bernoulli_distribution(p)(rnd);
}
std::bernoulli_distribution：- 按照给定的概率
p返回true或false。 - 构造函数参数
p表示返回true的概率，范围为[0, 1]。
- 按照给定的概率
示例：
Random random;
bool result = random(0.7); // 70% 概率返回 true，30% 概率返回 false
随机打乱容器
template<typename T>
void operator()(std::vector<T>& vec) {
std::shuffle(vec.begin(), vec.end(), rnd);
}
-
std::shuffle：- 对容器元素进行随机排列。
- 使用
rnd引擎，确保伪随机性。
-
模板设计：
允许对任何std::vector<T>类型的容器进行操作。
示例：
Random random;
std::vector<int> vec = {1, 2, 3, 4, 5};
random(vec); // 随机打乱 vec
使用场景
随机分配任务
假设有 10 个任务需要随机分配给 3 名员工：
Random random;
std::vector<int> tasks = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};
random(tasks);
for (int i = 0; i < tasks.size(); ++i) {
std::cout << "Task " << tasks[i] << " -> Employee " << random(1, 3) << "\n";
}
模拟抛硬币
Random random;
int heads = 0, tails = 0;
for (int i = 0; i < 100; ++i) {
if (random(0.5)) {
++heads; // 正面
} else {
++tails; // 反面
}
}
std::cout << "Heads: " << heads << ", Tails: " << tails << "\n";
小结
通过本文的剖析，我们从以下几个方面深入了解了 Random 类的设计与实现：
- 使用
std::mt19937随机数引擎生成高质量伪随机数。 - 利用 C++ 标准库中的分布对象生成特定范围或分布的随机数。
- 封装常用随机功能，提高代码的可读性和复用性。
希望这篇教程能帮助你更好地掌握 C++ 中随机数相关的知识，也为你提供了一种设计实用工具类的方法！
原文地址：https://blog.csdn.net/2303_80346267/article/details/143815986
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