c++如何生成指定范围内的随机数 _c++随机数生成方法及示例

推荐使用C++11的生成随机数，先创建std::mt19937引擎和std::random_device种子，再用std::uniform_int_distribution指定范围，避免rand()分布不均问题。

在C++中生成指定范围内的随机数，推荐使用 头文件中的现代随机数工具，避免使用过时且分布不均的 rand() 函数。以下是正确、高效的方法和示例。

使用 生成指定范围随机数

C++11 引入了更强大、更可靠的随机数生成机制，核心组件包括随机数引擎（如 std::mt19937）和分布器（如 std::uniform_int_distribution）。

步骤如下：

• 创建一个随机数引擎（如梅森旋转算法 std::mt19937）
• 使用 std::random_device 提供种子，保证每次运行结果不同
• 定义一个分布器，指定目标范围 [min, max]
• 通过引擎和分布器生成随机数

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#include 
#include 
int main() {
// 创建随机设备用于生成种子
std::random_device rd;
// 使用梅森旋转算法作为引擎
std::mt19937 gen(rd());
// 定义范围：比如 [1, 100]
std::uniform_int_distribution dis(1, 100);
// 生成并输出5个随机数
for (int i = 0; i zuojiankuohaophpcn 5; ++i) {
    int random_num = dis(gen);
    std::cout zuojiankuohaophpcnzuojiankuohaophpcn random_num zuojiankuohaophpcnzuojiankuohaophpcn " ";
}
std::cout zuojiankuohaophpcnzuojiankuohaophpcn std::endl;

return 0;
}
生成浮点型随机数
若需生成指定范围的浮点数，使用 std::uniform_real_distribution。

							

								
								

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std::uniform_real_distribution real_dis(0.0, 1.0);
double random_val = real_dis(gen);
此代码生成 [0.0, 1.0] 区间内的双精度浮点数。

为什么不推荐使用 rand()？
rand() 存在多个问题：

分布可能不均匀，尤其取模后
周期短，质量差
RAND_MAX 值有限（通常为 32767），限制范围
多线程环境下状态共享问题

即使使用 rand() % (max - min + 1) + min，也会导致偏差，尤其当范围不是 RAND_MAX 的约数时。
封装成可复用函数
可以将整数随机数生成封装为函数：
int random_in_range(int min, int max) {
    static std::random_device rd;
    static std::mt19937 gen(rd());
    std::uniform_int_distribution dis(min, max);
    return dis(gen);
}
调用 random_in_range(10, 50) 即可获得 [10, 50] 内的随机整数。
基本上就这些。使用  是现代 C++ 的标准做法，能确保高质量、可预测分布的随机数。不复杂但容易忽略细节，比如正确设置分布区间和引擎初始化。