生成均勻分佈的僞隨機數在C++

在cplusplus.com reference它指出，當試圖生成隨機數將較低的數字更容易使用模運算符：生成均勻分佈的僞隨機數在C++

random_var = rand() % 100 + 1; //this will generate numbers between 1-100

爲什麼較低的數字更容易？而且如果是，爲什麼我們不使用下面這段代碼：

random_var = rand()/(RAND_MAX/100) + 1; //also will generate those, more uniform I guess

來源

2013-08-22 baris_ercan

我解釋了一點關於[在這個答案]（http://stackoverflow.com/a/7114482/596781）。 –

最簡單的替代品就是使用''。 – chris

比方說，RAND_MAX是150（顯然，這是不實際的。）我們從0-99想要的數字。然後我們做rand() % 100。涼。

問題是，如果RAND（）返回的數字大於100，該怎麼辦？我們以102 102 % 100 = 2和2 % 100 = 2。所以有一個2/150的機會，我們將得到一個2與給定的算法。但是50以上的數字？我們只有一個1/150的機會。 RAND_MAX越高，問題越少，但這仍然是一個問題。

請注意，如果RAND_MAX可以被您想要「調節」的數量整除，那麼所有的數字都是相同的可能性。即如果RAND_MAX是200而不是150.希望這有助於！

編輯：實際的數學。

RAND_MAX保證至少爲32767.如果我們想要範圍從0-99，我們可以做RAND() % 100。然後，0到67之間的數字將全部出現328次可能，而68-99每次只出現327次。對於前68個數字來說，這是一個1.0010071％的機會，其餘的機會只有0.9979553％的機會。我們希望他們都是1％！通常不是一個主要問題，但取決於用例，可能會顯示一些奇怪的行爲。

來源

2013-08-22 23:58:37 vroomfondel

謝謝，我現在明白了，如果我們在第二種情況下使用rand（）/（RAND_MAX/100）的float分區，該怎麼辦。這能解決問題嗎？ –

我還沒有運行模擬或做了數學，但我敢肯定，第二種方法是正確的。我認爲由於浮動的本質，它可能會有一些有點時髦的行爲，並且會稍微慢一點，但看起來它會是一種平坦的分佈。如果我錯了，有人糾正我！ – vroomfondel

非常好的解釋。我從未意識到這一點！ –

生成均勻分佈的僞隨機數在C++

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