簡單談?wù)勱P(guān)于C++中大隨機(jī)數(shù)的問題
前言
大家都知道C++的隨機(jī)數(shù)最大值是RAND_MAX，在頭文件<stdlib.h>中定義。在windows平臺(tái)下的VS是0x7fff，在MacBook的XCode是int的最大值。看來不同的平臺(tái)是不同的。但是windows的是在太小了。
先上一個(gè)平時(shí)的隨機(jī)函數(shù)：
int littleRand(int min, int max)
{
//考慮到不同平臺(tái)下RAND_MAX可能不等于0x7fff，所以不能把RAND_MAX*RAND_MAX，以免int爆掉
if (min > max)
{
min = max;
}
int randV = rand() % (max - min + 1);
int randResult = min + randV;
return randResult;
}
想優(yōu)化一下：想著兩個(gè)相乘，最大值是1億，而且都是隨機(jī)，就應(yīng)該是均等的。
int bigRand(int min, int max)
{
//考慮到不同平臺(tái)下RAND_MAX可能不等于0x7fff，所以不能把RAND_MAX*RAND_MAX，以免int爆掉
if (min > max)
{
min = max;
}
int rand1 = rand() % 10000;
int rand2 = rand() % 10000;
int randV = (rand1 * rand2) % (max - min + 1);
int randResult = min + randV;
return randResult;
}
于是我運(yùn)行了100萬次，生成10以內(nèi)的隨機(jī)數(shù)，統(tǒng)計(jì)一下出現(xiàn)的次數(shù)。
int main()
{
srand(time(0));
std::map<int, int> a;
std::map<int, int> b;
for (int i = 0; i < 1000000; i ++)
{
a[bigRand(1, 10)]++;
b[littleRand(1, 10)]++;
}
for (int i = 1; i <= 10; ++ i)
{
cout << i <<": \t"<< a[i] << " \t " << b[i] << endl;
}
return 0;
}
結(jié)果：
左邊的是大隨機(jī)數(shù)的次數(shù)，右邊的是原來的。
可以看出，右邊的比較正常，基本上是平均的。
而左邊的，明顯隔一個(gè)就大一點(diǎn)。等于1的特別高。至于怎么產(chǎn)生的我也想不通。
不過可以想象一下，縮小范圍。就隨機(jī)1和2。
1和2的概率都是0.5，兩個(gè)數(shù)相乘是4.我們可以得到1-4范圍的隨機(jī)數(shù)。
但是概率明顯不是均等的。假如執(zhí)行兩次，1和2都出現(xiàn)
就可以等到1：1次，2：2次，3：0次，4：1次。
明顯，相乘的肯定是有差別的.
來，再把小時(shí)候媽媽叫我的乘法口訣看一遍。
std::map<int, int> r;
for(int i = 0; i < 10; ++i)
{
for (int j = 0; j < 10; ++j) {
r[i * j %10]++;
}
}
for (int i = 0 ; i < 10; ++i) {
cout << i <<"\t"<< r[i] << endl;
}
結(jié)果：
0 27 1 4 2 12 3 4 4 12 5 9 6 12 7 4 8 12 9 4
那應(yīng)該怎么搞呢，其實(shí)應(yīng)該用移位的方法。你算出來的數(shù)是10進(jìn)制的話，每次向左移動(dòng)1為，就是乘以10，例如我上面的代碼，
int bigRand(int min, int max)
{
if (min > max)
{
min = max;
}
int rand1 = rand() % 10000;
int rand2 = rand() % 10000;
int randV = (rand1 * 10000 + rand2) % (max - min + 1);//改成這樣
int randResult = min + randV;
return randResult;
}
10000以下和10000以上完全不相干，兩次隨機(jī)不相干。只有這樣才能使正確的隨機(jī)。
其實(shí)就是求模的時(shí)候，模式多少，第一次隨機(jī)就要乘以多少。rand1乘以的是rand2的模。
百度了一下其他人的隨機(jī)數(shù)。
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
unsigned long ulrand(void) {
return (
(((unsigned long)rand()<<24)&0xFF000000ul)
|(((unsigned long)rand()<<12)&0x00FFF000ul)
|(((unsigned long)rand() )&0x00000FFFul));
}
int i;
unsigned long ul;
void main() {
srand(time(NULL));
for (i=0;i<10;i++) {
ul=ulrand();
printf("%010lu 0x%08x\n",ul,ul);
}
}
還有這個(gè)簡單點(diǎn)的：
int BigRand()
{
return RAND_MAX*rand() + rand();
}
其實(shí)都是通過移位的方式，移出那個(gè)隨機(jī)數(shù)的最大值就行。
不過有個(gè)問題要考慮的，就是跨平臺(tái)問題。不同平臺(tái)的整形的長度可能不同，RAND_MAX也可能不同?？偸且莆?，可能會(huì)出現(xiàn)數(shù)組越界。
所以為了安全起見還是用我寫的兩個(gè)10000最大值的隨機(jī)數(shù)吧。
總結(jié)
以上就是這篇文章的全部內(nèi)容了，希望本文的內(nèi)容對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作能帶來一定的幫助，如果有疑問大家可以留言交流。
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