在C++中如何在計算上產生一個隨機數？

Question

，我正在考慮的方法是：https://stackoverflow.com/a/19728404/6571958

#include <random> 

std::random_device rd;  // only used once to initialise (seed) engine 
std::mt19937 rng(rd()); // random-number engine used (Mersenne-Twister in this case) 
std::uniform_int_distribution<int> uni(min,max); // guaranteed unbiased 

auto random_integer = uni(rng); 

我也願意用rand()方法與srand(time(NULL))。

我的問題：這些方法有多昂貴？比另一個快得多嗎？

Answer 1

性能很大程度上取決於您使用的發生器（反過來，這取決於您所需數字的質量）。

例如，std::mt19937是很多快於std::random_device但產生僞隨機數。 如果您不需要密碼安全的隨機數，那麼對於大多數用途而言，這很好。但即使你這樣做，random_device可以在我的機器上以約50MB /秒的速度產生原始熵 - 你真正需要多少隨機性？ （如果需要，mt19937產生的數量級大於該數量級）。

避免rand()。它只有非常差的特性和非常短的時間。

也https://channel9.msdn.com/Events/GoingNative/2013/rand-Considered-Harmful

Answer 2

見我可以寫性能取決於實施和硬件，但它會作爲沒用，因爲正確的。表現的一個例子會更有用。

E7240筆記本電腦，Linux中，G ++ 4.8.4，-O3標誌

#include <cstdlib> 
#include <iostream> 

int main(int argc, const char** argv) { 
    const bool bPlain = (argv[1][0] == '-'); 
    if (bPlain) 
     argv++; 
    int n = atoi(argv[1]); 
    int sum = 0; 
    if (bPlain) 
     for (int i=0; i<n; i++) 
      sum |= i; 
    else 
     for (int i=0; i<n; i++) 
      sum |= rand(); 
    // To prevent the compilier from optimizing away the loop 
    if (sum == 0) 
     std::cout << sum << std::endl; 
} 

[~/CPP] time ./randbm 1000000000 
9.049u 0.000s 0:09.05 99.8% 0+0k 0+0io 0pf+0w 
[~/CPP] time ./randbm 1000000000 
9.059u 0.000s 0:09.06 99.8% 0+0k 0+0io 0pf+0w 
[~/CPP] time ./randbm 1000000000 
9.040u 0.008s 0:09.05 99.8% 0+0k 0+0io 0pf+0w 
[~/CPP] time ./randbm - 1000000000 
0.192u 0.000s 0:00.20 95.0% 0+0k 0+0io 0pf+0w 
[~/CPP] time ./randbm - 1000000000 
0.172u 0.000s 0:00.18 94.4% 0+0k 0+0io 0pf+0w 
[~/CPP] time ./randbm - 1000000000 
0.185u 0.004s 0:00.20 90.0% 0+0k 0+0io 0pf+0w 

所以，在這種特定情況下，一個呼叫到蘭特（）需要大約9納秒，而一個循環迭代需要大約0.2納秒。

使用random比較慢。添加#include <random>並通過更換代碼的相關部分：

std::random_device rd;  // only used once to initialise (seed) engine 
std::mt19937 rng(rd()); // random-number engine used (Mersenne-Twister in this case) 
std::uniform_int_distribution<int> uni(0, 1048575); 

if (bPlain) 
    for (int i=0; i<n; i++) 
     sum |= i; 
else 
    for (int i=0; i<n; i++) 
     sum |= uni(rng); 

我們得到了（注意我們做1E8運行，不1E9）：

[~/CPP] time ./randbm2 100000000 
2.478u 0.003s 0:02.49 99.1% 0+0k 0+0io 0pf+0w 
[~/CPP] time ./randbm2 100000000 
2.471u 0.004s 0:02.47 100.0% 0+0k 0+0io 0pf+0w 
[~/CPP] time ./randbm2 100000000 
2.445u 0.007s 0:02.48 98.3% 0+0k 0+0io 0pf+0w 
[~/CPP] time ./randbm2 100000000 
2.497u 0.004s 0:02.50 99.6% 0+0k 0+0io 0pf+0w 
[~/CPP] time ./randbm2 100000000 
2.482u 0.011s 0:02.49 100.0% 0+0k 0+0io 0pf+0w 

產生隨機數，這種方式需要大約25納秒。然而，與rand()不同，uni也會將該數字插入到區間中。

那些額外的工作是否重要？例如，如果你做

sum |= (rand() % 1048576); 

時間從9增加到9.5納秒。如果該數字不是2的冪，e。 G。

sum |= (rand() % 1000000); 

需要10納秒。將數字插入間隔的其他合理方法大致需要同一時間。

所以，對於一個特定的配置，rand()本身大約需要9納秒;連同隨機數插入間隔，大約需要9.5-10納秒; std::mt19937與uniform_int_distribution<int>大致需要25納秒。

我希望你不是那些以毫秒爲單位混淆納秒的人！