2024年4月30日发(作者：)

力控随机数函数rand范围修改

随机数在计算机科学和统计学中都有着重要的应用。在编程中，我

们常常需要使用随机数来模拟现实世界中的随机事件。在C++的标

准库中，提供了一个rand函数来生成随机数。但是，rand函数并

不是真正的随机数生成器，它实际上是一个伪随机数生成器，它根

据一个初始种子值生成一系列看似随机的数字。如果我们不修改

rand函数的随机数范围，生成的随机数范围默认是[0,

RAND_MAX]，其中RAND_MAX是一个常量，它表示生成的随机

数的最大值。在本文中，我们将会讨论如何以力控的方式修改rand

函数的随机数范围。

我们需要明确一点，rand函数生成的随机数范围与种子值有关。如

果我们不设置种子值，默认情况下rand函数使用的种子值是1。所

以，如果我们想要生成不同的随机数序列，就需要设置不同的种子

值。在C++中，我们可以使用srand函数来设置rand函数的种子

值。例如，我们可以使用当前时间作为种子值，如下所示：

```

srand(time(nullptr));

```

这里，我们使用了C++11中的nullptr关键字来表示空指针。time

函数返回当前时间的秒数，这个值会随着时间的推移而变化，因此

可以用来作为种子值。

接下来，我们需要考虑如何以力控的方式修改rand函数的随机数

范围。常见的做法是使用取余操作来缩小随机数范围。例如，如果

我们想要生成[0, 9]之间的随机数，可以使用下面的代码：

```

int random_number = rand() % 10;

```

这里，rand() % 10会产生一个[0, 9]之间的随机数，因为rand() %

10的结果只能是0、1、2、3、4、5、6、7、8或9。

如果我们想要生成其他范围内的随机数，也可以使用类似的方法。

例如，如果我们想要生成[-100, 100]之间的随机数，可以使用下面

的代码：

```

int random_number = rand() % 201 - 100;

```

这里，rand() % 201会产生一个[0, 200]之间的随机数，然后减去

100就得到了[-100, 100]之间的随机数。

需要注意的是，如果我们使用rand() % n来生成随机数，那么生成

的随机数并不是完全均匀分布的。这是因为rand函数生成的随机

数序列是周期性的，周期长度为RAND_MAX。如果n不能整除

RAND_MAX，那么就会出现一些数字的出现概率比其他数字高的

情况。例如，如果我们使用rand() % 3来生成[0, 2]之间的随机数，

那么数字1的出现概率会比0和2的出现概率高一些。

为了解决这个问题，我们可以使用更高级的随机数生成器，例如

Mersenne Twister。Mersenne Twister是一种非常优秀的随机数

生成器，它能够生成高质量的随机数序列，并且周期长度非常大。

在C++11中，我们可以使用头文件中的一些类来使用

Mersenne Twister。例如，下面的代码将使用Mersenne Twister

来生成[0, 9]之间的随机数：

```

#include

#include

int main()

{

std::random_device rd;

std::mt19937 gen(rd());

std::uniform_int_distribution dis(0, 9);

for (int i = 0; i < 10; i++)

{

int random_number = dis(gen);

std::cout << random_number << " ";

}

return 0;

}

```

这里，我们首先使用std::random_device类来获取一个真正的随

机数种子，然后使用std::mt19937类来初始化Mersenne Twister

算法。最后，我们使用std::uniform_int_distribution类来指定随

机数范围。dis(gen)会产生一个[0, 9]之间的随机整数。

我们可以使用rand函数来生成随机数，但是需要注意rand函数只

是一个伪随机数生成器。如果我们想要生成不同范围内的随机数，

可以使用取余操作来缩小随机数范围。但是需要注意，rand() % n

并不能保证生成的随机数均匀分布。如果需要生成高质量的随机数，

可以考虑使用更高级的随机数生成器，例如Mersenne Twister。