推荐使用C++11的库生成随机数，它比传统srand()和rand()更安全、分布更均匀。首先用std::random_device获取种子，再配合std::mt19937引擎和std::uniform_int_distribution等分布器生成指定范围的随机数，如[1, 100]内的整数；而传统方法虽简单但易导致分布偏差，不适用于高要求场景。
在C++中生成随机数有多种方法，推荐使用现代C++（C++11及以上）提供的srand()和rand()更安全、更灵活、分布更均匀。
使用 生成高质量随机数
这是目前最推荐的方式，能生成指定范围、指定分布的随机数。
- 使用
std::random_device作为种子来源 - 选择合适的随机数引擎，如
std::mt19937（梅森旋转算法） - 配合分布器生成所需范围或分布的随机数
示例：生成 [1, 100] 范围内的随机整数
#include#include int main() { // 随机设备用于生成种子 std::random_device rd; // 梅森旋转引擎 std::mt19937 gen(rd()); // 定义整数分布范围 std::uniform_int_distribution dis(1, 100); int random_num = dis(gen); std::cout << "随机数: " << random_num << std::endl; return 0; }
传统方法：srand() + rand()
适用于老版本C++或简单场景，但不推荐用于对随机性要求高的程序。
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- 使用
srand()设置种子 - 用
rand()生成0到RAND_MAX之间的整数 - 通过取模运算调整范围
示例：生成 [1, 100] 的随机数
#include#include #include int main() { // 用当前时间设置种子 srand(static_cast (time(0))); int random_num = rand() % 100 + 1; std::cout << "随机数: " << random_num << std::endl; return 0; }
注意事项
使用rand()时注意取模可能导致分布偏差，尤其是当范围不是RAND_MAX的因数时。建议使用
如果需要生成浮点随机数，可使用std::uniform_real_distribution。
基本上就这些，现代C++推荐优先使用
