C/C++算法從不同平臺上的相同種子生成相同的僞隨機數序列？

標題說明了一切，我正在尋找一些最好是獨立的東西，因爲我不想添加更多的庫。因爲我需要它在緊張的高性能環路C/C++算法從不同平臺上的相同種子生成相同的僞隨機數序列？

性能應該不錯。我想這是以隨機程度爲代價的。

來源

2013-03-19 dtech

看一看C++ 11 [隨機]（http://en.cppreference.com/w/cpp/numeric/random）庫。 – Antoine 2013-03-19 13:21:53

可能DUP http://stackoverflow.com/questions/922358/consistent-pseudo-random-numbers-across-platforms – 2013-03-19 13:22:25

@Antoine - 將它產生在不同的實施方式中相同的序列？ – dtech 2013-03-19 13:22:36

任何特定的僞隨機數生成算法將這樣的表現。 rand的問題在於沒有說明它是如何實現的。不同的實現將以不同的方式表現，甚至具有不同的品質。

然而，C++ 11提供了新的<random>標準庫頭包含很多偉大的隨機數生成設施。在內部定義的隨機數引擎是明確定義的，並且在給定相同種子的情況下，將始終產生相同的一組數字。

例如，流行的高質量隨機數引擎是std::mt19937，這是在一個特定的方式配置的梅森捻線機算法。無論哪臺機器，你在，下面總是會產生相同的一組實數的0和1之間：

std::mt19937 engine(0); // Fixed seed of 0 
std::uniform_real_distribution<> dist; 
for (int i = 0; i < 100; i++) { 
    std::cout << dist(engine) << std::endl; 
}

來源

2013-03-19 13:24:34

謝謝，我們馬上測試一下。 – dtech 2013-03-19 13:25:31

修復你的代碼std :: mt19337 std :: mt19937 – jonaprieto 2014-11-10 19:07:51

這是真的嗎？像mt19937這樣的東西可以保證在所有平臺上產生相同的結果嗎？ – 2016-01-20 11:11:56

這裏有一個Mersenne Twister

這裏is another another PRNG implementation in C。

您可能會發現一個collection of PRNG here。

這裏的簡約經典的PRNG：

#include <iostream> 
using namespace std; 

unsigned int PRNG() 
{ 
    // our initial starting seed is 5323 
    static unsigned int nSeed = 5323; 

    // Take the current seed and generate a new value from it 
    // Due to our use of large constants and overflow, it would be 
    // very hard for someone to predict what the next number is 
    // going to be from the previous one. 
    nSeed = (8253729 * nSeed + 2396403); 

    // Take the seed and return a value between 0 and 32767 
    return nSeed % 32767; 
} 

int main() 
{ 
    // Print 100 random numbers 
    for (int nCount=0; nCount < 100; ++nCount) 
    { 
     cout << PRNG() << "\t"; 

     // If we've printed 5 numbers, start a new column 
     if ((nCount+1) % 5 == 0) 
      cout << endl; 
    } 
}

來源

2013-03-19 13:25:37 average

C/C++算法從不同平臺上的相同種子生成相同的僞隨機數序列？

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