std::mt19937是伪随机数产生器,用于产生高性能的随机数,返回值是unsigned int。 std::mt19937接受一个unsigned int数作为种子。 #include<iostream>#include<random>intfun(){std::mt19937rng(std::random_device{}());//相当于以下代码的简写// std::random_device rd;//std::mt19937 rng(rd());for...
#include <ctime>#include<iostream>#include<random>usingnamespacestd;staticrandom_device rd;staticmt19937 mt{ rd() }; template<typename T>voidgetRandomArray(T* arr,intlen, T min, T max) { uniform_int_distribution<T>uid(min, max);for(inti =0; i < len; i++) { arr[i]=uid(mt);...
Cache存储器：电脑中为高速缓冲存储器，是位于CPU和主存储器DRAM（Dynamic Random Access Memory）之间，规模较小，但速度很高的存储器，通常由SRAM（Static Random Access Memory 静态存储器）组成。它是位于CPU与内存间的一种容量较小但速度很高的存储器。CPU的速度远高于内存，当CPU直接从内存中存取数据时要等待一定...
因为std::random_device不是跨平台的,依赖于硬件具体的实现,C++标准没有严格要求,编译器可能会偷懒,用伪随机数糊弄你(特指mingw),而mt19937是跨平台的。其次,HRNG要慢上许多,这里用google-benchmark对比了linux(ubuntu 20.04, gcc 9.2.0)下std::random_device和std::mt19937的执行速度: 所使用的代码如下: #...
这是因为std::random_device的实现方式可能会因操作系统或编译器的不同而有所不同。在某些情况下,std::random_device可能只是一个伪随机数生成器,它的输出可能是预定义的或者是基于某种算法的伪随机数序列。 为了解决这个问题,可以考虑使用其他的随机数生成器,例如std::mt19937和std::uniform_int_distribution。std...
1.2.1 std::random_device的深入探索 std::random_device是一个真正的随机数生成器,它不依赖于任何算法,而是直接从系统的随机数源获取数据。这使得它非常适合为其他随机数引擎提供种子,确保每次程序运行时都能产生不同的随机序列。 std::random_device rd; // 创建一个真正的随机数生成器 std::mt19937 gen(rd...
在上面的代码中,我们使用std::random_device生成一个随机种子,然后使用mt19937作为随机数生成器,并将生成的种子传递给它。然后我们定义了一个uniform_int_distribution来生成1到100之间的随机数,并使用生成的随机数生成器来获取随机数。 通过调整std::random_device生成的随机种子,可以调整随机数生成器的种子大小。 0...
random_device 是C++ 标准库中的一个类,它提供了一种非确定性的随机数生成方式。与传统的伪随机数生成器(如 std::mt19937)不同,random_device 通常依赖于硬件或操作系统提供的随机源来生成随机数,因此其生成的随机数序列在理论上具有更高的不可预测性和随机性。
我的怀疑是因为 std::mt19937 (或 std::default_random_engine )接受种子,通过在调试会话期间提供相同的种子可以更容易调试。 另外,为什么不只是: std::mt19937 e{std::random_device{}()}; 原文由 bolov 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 c++...
在这个示例中,我们使用了mt19937引擎和uniform_int_distribution分布来生成1到6之间的随机整数。std::random_device{}()用于为随机数引擎提供一个种子,通常来自于系统的硬件随机数生成器。 3. 实践建议 在使用<random>库时,以下几点建议值得注意: 选择合适的随机数引擎:根据需求选择合适的引擎。mt19937(Mersenne Tw...