如何在c++中生成随机浮点数?
我想我可以用整数rand除以某个数，这足够了吗?
当前回答
在我看来，上面的答案确实给出了一些“随机”浮点数，但它们都不是真正的随机浮点数(即它们错过了浮点数表示的一部分)。在我进入我的实现之前，让我们先看看浮点数的ANSI/IEEE标准格式:
|符号(1位)| e(8位)| f(23位)|
这个词代表的数字是 (-1 *号)* 2^e * 1.f
注意“e”是一个有偏差的数字(偏差为127)，因此范围从-127到126。最简单的(实际上也是最随机的)函数是将随机int类型的数据写入浮点数，因此
int tmp = rand();
float f = (float)*((float*)&tmp);
注意，如果你做浮动f = (float)rand();它将整数转换为浮点数(因此10将变成10.0)。 现在如果你想限制最大值你可以这样做(不确定是否有效)
int tmp = rand();
float f = *((float*)&tmp);
tmp = (unsigned int)f // note float to int conversion!
tmp %= max_number;
f -= tmp;
但是如果你观察浮点数的结构，你会发现浮点数的最大值大约是2^127，这比int数的最大值(2^32)要大得多，因此排除了很大一部分可以用浮点数表示的数字。 这是我的最终实现:
/**
* Function generates a random float using the upper_bound float to determine
* the upper bound for the exponent and for the fractional part.
* @param min_exp sets the minimum number (closest to 0) to 1 * e^min_exp (min -127)
* @param max_exp sets the maximum number to 2 * e^max_exp (max 126)
* @param sign_flag if sign_flag = 0 the random number is always positive, if
* sign_flag = 1 then the sign bit is random as well
* @return a random float
*/
float randf(int min_exp, int max_exp, char sign_flag) {
assert(min_exp <= max_exp);
int min_exp_mod = min_exp + 126;
int sign_mod = sign_flag + 1;
int frac_mod = (1 << 23);
int s = rand() % sign_mod; // note x % 1 = 0
int e = (rand() % max_exp) + min_exp_mod;
int f = rand() % frac_mod;
int tmp = (s << 31) | (e << 23) | f;
float r = (float)*((float*)(&tmp));
/** uncomment if you want to see the structure of the float. */
// printf("%x, %x, %x, %x, %f\n", (s << 31), (e << 23), f, tmp, r);
return r;
}
使用这个函数randf(0,8,0)将返回一个介于0.0和255.0之间的随机数
其他回答
在我看来，上面的答案确实给出了一些“随机”浮点数，但它们都不是真正的随机浮点数(即它们错过了浮点数表示的一部分)。在我进入我的实现之前，让我们先看看浮点数的ANSI/IEEE标准格式:
|符号(1位)| e(8位)| f(23位)|
这个词代表的数字是 (-1 *号)* 2^e * 1.f
注意“e”是一个有偏差的数字(偏差为127)，因此范围从-127到126。最简单的(实际上也是最随机的)函数是将随机int类型的数据写入浮点数，因此
int tmp = rand();
float f = (float)*((float*)&tmp);
注意，如果你做浮动f = (float)rand();它将整数转换为浮点数(因此10将变成10.0)。 现在如果你想限制最大值你可以这样做(不确定是否有效)
int tmp = rand();
float f = *((float*)&tmp);
tmp = (unsigned int)f // note float to int conversion!
tmp %= max_number;
f -= tmp;
但是如果你观察浮点数的结构，你会发现浮点数的最大值大约是2^127，这比int数的最大值(2^32)要大得多，因此排除了很大一部分可以用浮点数表示的数字。 这是我的最终实现:
/**
* Function generates a random float using the upper_bound float to determine
* the upper bound for the exponent and for the fractional part.
* @param min_exp sets the minimum number (closest to 0) to 1 * e^min_exp (min -127)
* @param max_exp sets the maximum number to 2 * e^max_exp (max 126)
* @param sign_flag if sign_flag = 0 the random number is always positive, if
* sign_flag = 1 then the sign bit is random as well
* @return a random float
*/
float randf(int min_exp, int max_exp, char sign_flag) {
assert(min_exp <= max_exp);
int min_exp_mod = min_exp + 126;
int sign_mod = sign_flag + 1;
int frac_mod = (1 << 23);
int s = rand() % sign_mod; // note x % 1 = 0
int e = (rand() % max_exp) + min_exp_mod;
int f = rand() % frac_mod;
int tmp = (s << 31) | (e << 23) | f;
float r = (float)*((float*)(&tmp));
/** uncomment if you want to see the structure of the float. */
// printf("%x, %x, %x, %x, %f\n", (s << 31), (e << 23), f, tmp, r);
return r;
}
使用这个函数randf(0,8,0)将返回一个介于0.0和255.0之间的随机数
rand()可用于在c++中生成伪随机数。结合RAND_MAX和一点数学运算，您可以在任意选择的间隔内生成随机数。这对于学习目的和玩具程序来说是足够的。如果需要真正具有正态分布的随机数，则需要使用更高级的方法。
这将生成一个从0.0到1.0的数字。
float r = static_cast <float> (rand()) / static_cast <float> (RAND_MAX);
这将生成一个从0.0到任意浮点数X的数字:
float r2 = static_cast <float> (rand()) / (static_cast <float> (RAND_MAX/X));
这将生成一个从任意LO到任意HI的数字:
float r3 = LO + static_cast <float> (rand()) /( static_cast <float> (RAND_MAX/(HI-LO)));
注意，如果需要真正的随机数，rand()函数通常是不够的。
在调用rand()之前，必须首先通过调用srand()来“播种”随机数生成器。这应该在程序运行期间执行一次，而不是在每次调用rand()时执行一次。通常是这样做的:
srand (static_cast <unsigned> (time(0)));
为了调用rand或srand，你必须#include <cstdlib>。
为了调用time，你必须#include <ctime>。
c++ 11提供了很多随机的新选项。关于这个主题的权威论文是N3551, c++ 11中的随机数生成
要了解为什么使用rand()会有问题，请参阅Stephan T. Lavavej在2013年GoingNative活动期间所做的rand()被认为是有害的演示材料。幻灯片在评论中，这里有一个直接链接。
我还介绍了boost以及使用rand，因为遗留代码可能仍然需要它的支持。
下面的例子是从cppreference站点提取出来的，它使用了std::mersenne_twister_engine引擎和std::uniform_real_distribution引擎，后者在[0,10]区间内生成数字，其他引擎和分布被注释掉了(见现场):
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <string>
#include <map>
#include <random>
int main()
{
std::random_device rd;
//
// Engines
//
std::mt19937 e2(rd());
//std::knuth_b e2(rd());
//std::default_random_engine e2(rd()) ;
//
// Distribtuions
//
std::uniform_real_distribution<> dist(0, 10);
//std::normal_distribution<> dist(2, 2);
//std::student_t_distribution<> dist(5);
//std::poisson_distribution<> dist(2);
//std::extreme_value_distribution<> dist(0,2);
std::map<int, int> hist;
for (int n = 0; n < 10000; ++n) {
++hist[std::floor(dist(e2))];
}
for (auto p : hist) {
std::cout << std::fixed << std::setprecision(1) << std::setw(2)
<< p.first << ' ' << std::string(p.second/200, '*') << '\n';
}
}
输出将类似如下:
0 ****
1 ****
2 ****
3 ****
4 *****
5 ****
6 *****
7 ****
8 *****
9 ****
输出将根据你选择的分布而变化，所以如果我们决定使用std::normal_distribution，将mean和stddev的值都设为2，例如dist(2,2)，而不是输出将类似于此(参见现场):
-6
-5
-4
-3
-2 **
-1 ****
0 *******
1 *********
2 *********
3 *******
4 ****
5 **
6
7
8
9
以下是N3551中一些代码的修改版本(见现场):
#include <algorithm>
#include <array>
#include <iostream>
#include <random>
std::default_random_engine & global_urng( )
{
static std::default_random_engine u{};
return u ;
}
void randomize( )
{
static std::random_device rd{};
global_urng().seed( rd() );
}
int main( )
{
// Manufacture a deck of cards:
using card = int;
std::array<card,52> deck{};
std::iota(deck.begin(), deck.end(), 0);
randomize( ) ;
std::shuffle(deck.begin(), deck.end(), global_urng());
// Display each card in the shuffled deck:
auto suit = []( card c ) { return "SHDC"[c / 13]; };
auto rank = []( card c ) { return "AKQJT98765432"[c % 13]; };
for( card c : deck )
std::cout << ' ' << rank(c) << suit(c);
std::cout << std::endl;
}
结果将类似于:
5h 5s as 9s 4d 6h th 6d kh 2s qs 9h 8h 3d kc td 7h 2d ks 3c tc 7d 4c qh qc qd jd ah jc ac kd 9d 5c 2h 4h 9c 8c jh 5d 4s 7c AD 3s 8s ts 2c 8d 3h 6c js 7s 6s
提高
当然是Boost。随机总是一个选项，这里我使用boost:: Random::uniform_real_distribution:
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <string>
#include <map>
#include <boost/random/mersenne_twister.hpp>
#include <boost/random/uniform_real_distribution.hpp>
int main()
{
boost::random::mt19937 gen;
boost::random::uniform_real_distribution<> dist(0, 10);
std::map<int, int> hist;
for (int n = 0; n < 10000; ++n) {
++hist[std::floor(dist(gen))];
}
for (auto p : hist) {
std::cout << std::fixed << std::setprecision(1) << std::setw(2)
<< p.first << ' ' << std::string(p.second/200, '*') << '\n';
}
}
兰德（）
如果你必须使用rand()，那么我们可以去C常见问题解答关于如何生成浮点随机数的指南?，它基本上给出了一个类似于在区间[0,1)上生成一个的例子:
#include <stdlib.h>
double randZeroToOne()
{
return rand() / (RAND_MAX + 1.);
}
并生成一个范围为[M,N)的随机数:
double randMToN(double M, double N)
{
return M + (rand() / ( RAND_MAX / (N-M) ) ) ;
}
以Boost.Random为例。你可以这样做:
float gen_random_float(float min, float max)
{
boost::mt19937 rng;
boost::uniform_real<float> u(min, max);
boost::variate_generator<boost::mt19937&, boost::uniform_real<float> > gen(rng, u);
return gen();
}
尝试一下，您可能会更好地传递相同的mt19937对象，而不是每次都构造一个新的对象，但希望您能理解。
对于c++，它可以在dist变量指定的范围内生成实浮点数
#include <random> //If it doesnt work then use #include <tr1/random>
#include <iostream>
using namespace std;
typedef std::tr1::ranlux64_base_01 Myeng;
typedef std::tr1::normal_distribution<double> Mydist;
int main() {
Myeng eng;
eng.seed((unsigned int) time(NULL)); //initializing generator to January 1, 1970);
Mydist dist(1,10);
dist.reset(); // discard any cached values
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
std::cout << "a random value == " << (int)dist(eng) << std::endl;
}
return (0);
}
