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== 现代方法:<random>库 == C++11的<code><random></code>库提供更精细的控制: === 核心组件 === <mermaid> classDiagram class 随机数引擎 { +min() +max() +operator()() } class 分布器 { +operator()(引擎) } 随机数引擎 <|-- 线性同余引擎 随机数引擎 <|-- 梅森旋转算法 分布器 <|-- 均匀分布 分布器 <|-- 正态分布 分布器 <|-- 泊松分布 </mermaid> === 常用引擎 === {| class="wikitable" ! 引擎类型 !! 说明 !! 典型用途 |- | <code>std::random_device</code> || 硬件熵源 || 种子生成 |- | <code>std::mt19937</code> || 梅森旋转算法(32位) || 通用随机数 |- | <code>std::mt19937_64</code> || 梅森旋转算法(64位) || 需要更大范围 |} === 基础示例 === <syntaxhighlight lang="cpp"> #include <iostream> #include <random> int main() { // 1. 创建随机设备(真随机数) std::random_device rd; // 2. 用随机设备种子初始化引擎 std::mt19937 gen(rd()); // 3. 定义分布范围(1-6) std::uniform_int_distribution<> dis(1, 6); // 4. 生成随机数 for (int i = 0; i < 5; ++i) { std::cout << "骰子点数: " << dis(gen) << '\n'; } } </syntaxhighlight> '''输出示例''': <pre> 骰子点数: 4 骰子点数: 2 骰子点数: 5 骰子点数: 1 骰子点数: 3 </pre> === 数学分布 === C++支持多种概率分布: {| class="wikitable" ! 分布类型 !! 数学描述 !! 代码示例 |- | 均匀分布 || <math>P(x|a,b) = \frac{1}{b-a}</math> || <code>uniform_int_distribution</code> |- | 正态分布 || <math>P(x|\mu,\sigma) = \frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}}e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}</math> || <code>normal_distribution</code> |- | 泊松分布 || <math>P(k|\lambda) = \frac{\lambda^k e^{-\lambda}}{k!}</math> || <code>poisson_distribution</code> |}
摘要:
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