Das Generieren von Zufallszahlen ist in vielen Programmieranwendungen eine häufige Anforderung, und C++ bietet mehrere Möglichkeiten zum Generieren von Zufallszahlen innerhalb eines bestimmten Bereichs. In diesem Artikel werden wir verschiedene Methoden zum Generieren von Zufallszahlen zwischen 1 und 10 in C++ untersuchen.
Methode 1:
Verwendung der Funktion rand():
Eine der einfachsten Methoden zum Generieren einer Zufallszahl zwischen 1 und 10 in C++ ist die Rand() Funktion. Diese Funktion ist in der definiert Header-Datei und generiert eine zufällige Ganzzahl im Bereich von 0 Zu RAND_MAX . Der Wert von RAND_MAX ist von der Implementierung abhängig und kann von Compiler zu Compiler variieren.
Beispiel:
Nehmen wir ein Beispiel, um mit der Funktion rand() eine Zufallszahl zwischen 1 und 10 zu generieren. Wir können den folgenden Code verwenden:
#include #include #include using namespace std; int main() { srand(time(0)); cout<< 'Random number between 1 and 10 is: '<<endl; for(int i="0;i<10;i++)" cout << (rand() % 10) + 1<<' '; return 0; } < pre> <p> <strong>Output</strong> </p> <pre> Random number between 1 and 10 is: 4 5 7 10 7 5 1 7 10 2 </pre> <p>In this code, we have included the <strong> <em></em> </strong> and <strong> <em></em> </strong> header files. The <strong> <em>srand()</em> </strong> function is used to initialize the random number generator with the current time as the seed. It ensures that every time the program is run, a new sequence of random numbers is generated.</p> <p>The <strong> <em>rand()</em> </strong> function is used to generate a random integer between 0 and <strong> <em>RAND_MAX</em> </strong> . To limit the range between 1 and 10, we take the remainder of this number when divided by 10 and add 1 to it.</p> <h3>Method 2:</h3> <p> <strong>Using C++11 random library</strong> </p> <p>The <strong> <em>C++11</em> </strong> standard introduced a new library called <strong> <em></em> </strong> that provides a better way to generate random numbers. This library provides several random number generation engines and distributions that can generate random numbers with a uniform distribution.</p> <p> <strong>Example:</strong> </p> <p>Let's take an example to generate a random number between 1 and 10 using the <strong> <em></em> </strong> library, we can use the following code:</p> <pre> #include #include using namespace std; int main() { random_device rand; mt19937 gen(rand()); uniform_int_distributiondis(1, 10); int random_number = dis(gen); cout<< 'Random number between 1 and 10 is: ' <<random_number<<endl; return 0; } < pre> <p>In this code, we have included the <strong> <em></em> </strong> header file. The <strong> <em>random_device</em> </strong> class is used to obtain a seed value for the random number generator. The <strong> <em>mt19937</em> </strong> class is a random number generation engine that produces random numbers with a uniform distribution. The <strong> <em>uniform_int_distribution</em> </strong> class is used to generate random integers within a given range.</p> <p>By default, the <strong> <em>mt19937</em> </strong> engine uses a seed value of <strong> <em>5489</em> </strong> , which can be changed using the <strong> <em>seed()</em> </strong> method. However, it is recommended to use a <strong> <em>random_device</em> </strong> to obtain a seed value for better randomness.</p> <p>The <strong> <em>uniform_int_distribution</em> </strong> class generates random integers with a uniform distribution within a given range. In this code, we have specified the range as <strong> <em>1</em> </strong> to <strong> <em>10</em> </strong> using the constructor.</p> <p>This method provides better randomness and a uniform distribution of generated numbers compared to the <strong> <em>rand()</em> </strong> function. However, it is slower and more complex to implement.</p> <h3>Method 3:</h3> <p> <strong>Using modulo operator with time():</strong> </p> <p>Another method to generate a random number between 1 and 10 is the <strong> <em>modulo operator</em> </strong> with the current time as a seed value. This method is similar to the first method using <strong> <em>rand()</em> </strong> function, but it uses a more random seed value and provides better randomness.</p> <p> <strong>Example:</strong> </p> <p>Let's take an example to generate a random number between 1 and 10 using the modulo operator with <strong> <em>time()</em> </strong> , we can use the following code:</p> <pre> #include #include using namespace std; int main() { srand(time(0)); cout<< 'Random number between 1 and 10 is: ' <<endl; for(int i="0;i<10;i++)" cout << (rand() % 10) + 1<<' '; return 0; } < pre> <p> <strong>Output</strong> </p> <pre> Random number between 1 and 10 is: 6 6 3 6 10 10 1 7 6 4 </pre> <p>In this code, we have used the <strong> <em>time()</em> </strong> function to obtain the current time as a seed value for the <strong> <em>srand()</em> </strong> function. The <strong> <em>srand()</em> </strong> function is used to initialize the random number generator. The <strong> <em>rand()</em> </strong> function generates a random integer between 0 and <strong> <em>RAND_MAX</em> </strong> , which is then limited to a range between 1 and 10 using the <strong> <em>modulo operator</em> </strong> and adding 1 to it.</p> <h2>Conclusion:</h2> <p>In conclusion, there are several methods to generate random numbers between 1 and 10 in C++. The choice of method depends on the requirements of the application, such as <strong> <em>speed, randomness</em> </strong> , and <strong> <em>uniformity</em> </strong> of generated numbers. While the <strong> <em>rand()</em> </strong> function is the simplest and easiest to implement, it may not provide good randomness and uniformity. The <strong> <em></em> </strong> library provides a better way to generate random numbers with a uniform distribution, but it is slower and more complex to implement. The <strong> <em>XORShift</em> </strong> algorithm provides good <strong> <em>randomness</em> </strong> and <strong> <em>uniformity</em> </strong> , but it is more complex to implement and may not be as fast as the <strong> <em>rand()</em> </strong> function.</p> <hr></endl;></pre></random_number<<endl;></pre></endl;> In diesen Code haben wir das eingefügt Und Header-Dateien. Der srand() Die Funktion wird verwendet, um den Zufallszahlengenerator mit der aktuellen Zeit als Startwert zu initialisieren. Es sorgt dafür, dass jedes Mal, wenn das Programm ausgeführt wird, eine neue Folge von Zufallszahlen generiert wird.
Der Rand() Die Funktion wird verwendet, um eine zufällige Ganzzahl zwischen 0 und zu generieren RAND_MAX . Um den Bereich zwischen 1 und 10 einzuschränken, dividieren wir den Rest dieser Zahl durch 10 und addieren 1 dazu.
Methode 2:
Verwendung der C++11-Zufallsbibliothek
Der C++11 Standard führte eine neue Bibliothek namens ein Dies bietet eine bessere Möglichkeit, Zufallszahlen zu generieren. Diese Bibliothek stellt mehrere Zufallszahlengenerierungs-Engines und -Verteilungen bereit, die Zufallszahlen mit einer gleichmäßigen Verteilung generieren können.
Beispiel:
Nehmen wir ein Beispiel, um mithilfe von eine Zufallszahl zwischen 1 und 10 zu generieren Bibliothek können wir den folgenden Code verwenden:
#include #include using namespace std; int main() { random_device rand; mt19937 gen(rand()); uniform_int_distributiondis(1, 10); int random_number = dis(gen); cout<< 'Random number between 1 and 10 is: ' <<random_number<<endl; return 0; } < pre> <p>In this code, we have included the <strong> <em></em> </strong> header file. The <strong> <em>random_device</em> </strong> class is used to obtain a seed value for the random number generator. The <strong> <em>mt19937</em> </strong> class is a random number generation engine that produces random numbers with a uniform distribution. The <strong> <em>uniform_int_distribution</em> </strong> class is used to generate random integers within a given range.</p> <p>By default, the <strong> <em>mt19937</em> </strong> engine uses a seed value of <strong> <em>5489</em> </strong> , which can be changed using the <strong> <em>seed()</em> </strong> method. However, it is recommended to use a <strong> <em>random_device</em> </strong> to obtain a seed value for better randomness.</p> <p>The <strong> <em>uniform_int_distribution</em> </strong> class generates random integers with a uniform distribution within a given range. In this code, we have specified the range as <strong> <em>1</em> </strong> to <strong> <em>10</em> </strong> using the constructor.</p> <p>This method provides better randomness and a uniform distribution of generated numbers compared to the <strong> <em>rand()</em> </strong> function. However, it is slower and more complex to implement.</p> <h3>Method 3:</h3> <p> <strong>Using modulo operator with time():</strong> </p> <p>Another method to generate a random number between 1 and 10 is the <strong> <em>modulo operator</em> </strong> with the current time as a seed value. This method is similar to the first method using <strong> <em>rand()</em> </strong> function, but it uses a more random seed value and provides better randomness.</p> <p> <strong>Example:</strong> </p> <p>Let's take an example to generate a random number between 1 and 10 using the modulo operator with <strong> <em>time()</em> </strong> , we can use the following code:</p> <pre> #include #include using namespace std; int main() { srand(time(0)); cout<< 'Random number between 1 and 10 is: ' <<endl; for(int i="0;i<10;i++)" cout << (rand() % 10) + 1<<\' \'; return 0; } < pre> <p> <strong>Output</strong> </p> <pre> Random number between 1 and 10 is: 6 6 3 6 10 10 1 7 6 4 </pre> <p>In this code, we have used the <strong> <em>time()</em> </strong> function to obtain the current time as a seed value for the <strong> <em>srand()</em> </strong> function. The <strong> <em>srand()</em> </strong> function is used to initialize the random number generator. The <strong> <em>rand()</em> </strong> function generates a random integer between 0 and <strong> <em>RAND_MAX</em> </strong> , which is then limited to a range between 1 and 10 using the <strong> <em>modulo operator</em> </strong> and adding 1 to it.</p> <h2>Conclusion:</h2> <p>In conclusion, there are several methods to generate random numbers between 1 and 10 in C++. The choice of method depends on the requirements of the application, such as <strong> <em>speed, randomness</em> </strong> , and <strong> <em>uniformity</em> </strong> of generated numbers. While the <strong> <em>rand()</em> </strong> function is the simplest and easiest to implement, it may not provide good randomness and uniformity. The <strong> <em></em> </strong> library provides a better way to generate random numbers with a uniform distribution, but it is slower and more complex to implement. The <strong> <em>XORShift</em> </strong> algorithm provides good <strong> <em>randomness</em> </strong> and <strong> <em>uniformity</em> </strong> , but it is more complex to implement and may not be as fast as the <strong> <em>rand()</em> </strong> function.</p> <hr></endl;></pre></random_number<<endl;> In diesem Code haben wir das verwendet Zeit() Funktion, um die aktuelle Zeit als Startwert für die zu erhalten srand() Funktion. Der srand() Die Funktion wird zum Initialisieren des Zufallszahlengenerators verwendet. Der Rand() Funktion generiert eine zufällige Ganzzahl zwischen 0 und RAND_MAX , der dann mit dem auf einen Bereich zwischen 1 und 10 begrenzt wird Betreibermodul und 1 dazu addieren.
Abschluss:
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es in C++ mehrere Methoden gibt, Zufallszahlen zwischen 1 und 10 zu generieren. Die Wahl der Methode richtet sich nach den Anforderungen der Anwendung, wie z Geschwindigkeit, Zufälligkeit , Und Gleichmäßigkeit der generierten Zahlen. Während Rand() Obwohl die Funktion am einfachsten und am leichtesten zu implementieren ist, bietet sie möglicherweise keine gute Zufälligkeit und Gleichmäßigkeit. Der Die Bibliothek bietet eine bessere Möglichkeit, Zufallszahlen mit einer gleichmäßigen Verteilung zu generieren, ist jedoch langsamer und komplexer zu implementieren. Der XORShift Der Algorithmus bietet Gutes Zufälligkeit Und Gleichmäßigkeit , aber die Implementierung ist komplexer und möglicherweise nicht so schnell wie die Rand() Funktion.