我知道在 C++ 中生成随机数有一些限制（可能是不统一的）。如何生成从 1 到 14620 的数字？
谢谢。
【问题讨论】：
如果你有一个 c++0x 环境，boost lib 的紧密派生现在是标准的：
#include <random>
#include <iostream>
int main()
{
std::uniform_int_distribution<> d(1, 14620);
std::mt19937 gen;
std::cout << d(gen) << '\n';
}
这将是快速、简单和高质量的。
你没有指定，但如果你想要浮点而不是 sub in：
std::uniform_real_distribution<> d(1, 14620);
如果您需要非均匀分布，您可以非常轻松地构建自己的分段常数或分段线性分布。
【讨论】：
closed range [1,14620] 中返回数字，而统一的实数分布在 half-open range [1,14620) 中返回数字。
std::random_device r; std::mt19937 gen(r());
一种常见的方法是将std::rand() 与模数结合使用：
#include<cstdlib>
#include<ctime>
// ...
std::srand(std::time(0)); // needed once per program run
int r = std::rand() % 14620 + 1;
但是，正如@tenfour 在他的回答中提到的那样，模运算符可能会破坏 std::rand() 返回值的一致性。这是因为模将它丢弃的值转换为有效值，并且这种转换可能不统一。例如，对于[0, 10) 中的n，值n % 9 将9 转换为0，因此您可以通过真零或转换为零的9 来获得零。其他值都只有一次让步的机会。
另一种方法是将随机数从std::rand() 转换为[0, 1) 范围内的浮点值，然后将该值转换并移动到您想要的范围内。
int r = static_cast<double>(std::rand()) / RAND_MAX * 14620) + 1;
【讨论】：
srand() / rand() 是您需要的功能，正如其他人已经回答的那样。
% 的问题在于结果明显不一致。为了说明，假设rand() 返回的范围是 0-3。以下是调用 4000 次的假设结果：
0 - 1000 times
1 - 1000 times
2 - 1000 times
3 - 1000 times
现在，如果您对 (rand() % 3) 进行相同的抽样，您会注意到结果如下：
0 - 2000 times
1 - 1000 times
2 - 1000 times
哎哟！更统一的解决方案是这样的：
int n = (int)(((((double)std::rand()) / RAND_MAX) * 14620) + 1);
对不起，草率的代码，但我们的想法是使用浮点数学将其适当地缩小到您想要的范围，然后转换为整数。
【讨论】：
RAND_MAX，您将生成一个介于 0.0 和 1.0 之间的统一随机数。这使得缩放到您想要的任何范围变得简单。在你的情况下，1-14620。
double;最终结果是您想要的int。除了按照其他人的建议使用 % 之外，我不知道只有整数的答案。
使用rand。
( rand() % 100 ) is in the range 0 to 99
( rand() % 100 + 1 ) is in the range 1 to 100
( rand() % 30 + 1985 ) is in the range 1985 to 2014
( rand() % 14620 + 1 ) is in the range 1 to 14620
编辑：
如链接中所述，随机发生器应在使用前使用srand 播种。一个常见的独特值是调用time 的结果。
【讨论】：
如前所述，您可以使用rand()。例如
int n = rand() % 14620 + 1;
完成了这项工作，但它是不统一的。
这意味着某些值（低值）会稍微更频繁地出现。这是因为 rand() 产生的值在 0 到 RAND_MAX 的范围内，而 RAND_MAX 通常不能被 14620 整除。例如如果RAND_MAX == 15000，那么数字1 的可能性是数字1000 的两倍，因为rand() == 0 和rand() == 14620 都产生n==1，但只有rand()==999 使n==1000 为真。
但是，如果 14620 远小于 RAND_MAX，则这种影响可以忽略不计。在我的计算机上，RAND_MAX 等于 2147483647。如果rand() 产生介于 0 和 RAND_MAX 之间的均匀样本，那么，因为 2147483647 % 14620 = 10327 和 2147483647 / 14620 = 146886，n 平均介于 1 到 1468 次之间而如果您抽取 2147483647 个样本，则 10329 和 14620 之间的数字平均会出现 146886 次。
如果你问我，差别不大。
但是，如果RAND_MAX == 15000 会产生如上所述的不同。
在这种情况下，建议使用一些较早的帖子
int n = (int)(((((double)std::rand()) / RAND_MAX) * 14620) + 1);
使其“更统一”。
请注意，这只会更改更频繁出现的数字，因为rand() 仍然返回“仅”RAND_MAX 不同的值。
为了使其真正统一，如果它在 14620*int(RAND_MAX/14620) 和 RAND_MAX 之间的范围内，则必须拒绝任何整数形式 rand()，然后再次调用 rand()。
在RAND_MAX == 15000 的示例中，您将拒绝介于 14620 和 15000 之间的任何 rand() 值并再次绘制。
对于大多数应用程序，这不是必需的。我会更担心rand() 的随机性。
【讨论】：
rand() 函数并不是最好的随机生成器，更好的方法是使用 CryptGenRandom()。
这个例子应该可以解决问题：
#include <Windows.h>
// Random-Generator
HCRYPTPROV hProv;
INT Random() {
if (hProv == NULL) {
if (!CryptAcquireContext(&hProv, NULL, NULL, PROV_RSA_FULL, CRYPT_SILENT | CRYPT_VERIFYCONTEXT))
ExitProcess(EXIT_FAILURE);
}
int out;
CryptGenRandom(hProv, sizeof(out), (BYTE *)(&out));
return out & 0x7fffffff;
}
int main() {
int ri = Random() % 14620 + 1;
}
【讨论】：
模数运算符是最重要的，你可以用这个模数限制，检查一下：
// random numbers generation in C++ using builtin functions
#include <iostream>
using namespace std;
#include <iomanip>
using std::setw;
#include <cstdlib> // contains function prototype for rand
int main()
{
// loop 20 times
for ( int counter = 1; counter <= 20; counter++ ) {
// pick random number from 1 to 6 and output it
cout << setw( 10 ) << ( 1 + rand() % 6 );
// if counter divisible by 5, begin new line of output
if ( counter % 5 == 0 )
cout << endl;
}
return 0; // indicates successful termination
} // end main
【讨论】：