C++에서 난수 생성

난수 생성은 컴퓨터 프로그래밍의 중요한 부분입니다. C++ 프로그래밍에서는 난수도 매우 일반적이며 데이터 시뮬레이션, 테스트 데이터 생성, 게임 개발 등에 사용될 수 있습니다. 이 기사에서는 C++ 언어의 여러 난수 생성 방법을 소개합니다.

의사 난수 생성

의사 난수 생성 알고리즘은 대부분의 프로그램에서 사용되는 난수 생성 방법으로 실제 난수가 아니라 특정 수학적 알고리즘을 통해 생성된 의사 난수입니다. C++에서는 rand 함수를 사용하여 의사 난수를 생성할 수 있습니다.

rand 함수는 stdlib.h 헤더 파일에 정의되어 있습니다. 0에서 RAND_MAX 범위의 int 유형의 난수를 반환합니다. RAND_MAX는 stdlib.h 헤더 파일에 정의되어 있으며 해당 값은 일반적으로 32767입니다.

샘플 코드:

#include <iostream>
#include <ctime>
#include <cstdlib>
using namespace std;

int main()
{
    // 设置随机数种子
    srand(time(0));
    
    // 生成10个随机数
    for(int i = 0; i < 10; i++)
    {
        cout << rand() << endl;
    }
    
    return 0;
}

위 코드에서 srand 함수는 난수 시드를 설정하는 데 사용되며 time(0)은 현재 시간의 초 수를 가져올 수 있으므로 프로그램 실행 결과는 다음과 같습니다. 매번 다릅니다. 그런 다음 for 루프를 사용하여 10개의 난수를 생성하고 화면에 출력합니다.

rand 함수가 호출될 때마다 고유한 난수를 반환하지만 여러 번 호출되면 난수 간에 어느 정도 상관관계가 있다는 점에 유의해야 합니다. 따라서 rand 함수를 사용하여 많은 수의 난수를 생성하는 경우 난독화를 위해 다른 방법을 사용해야 합니다.

진정한 난수 생성

진정한 난수는 물리적 현상을 통해 생성된 난수를 말합니다. 예를 들어 지진파 데이터나 광전 특성은 하드웨어 장치를 통해 수집할 수 있지만 이러한 하드웨어 장치는 매우 비싸고 대부분의 경우 적합하지 않습니다. 프로그램의 경우 의사 난수 생성 알고리즘을 사용하면 충분합니다.

그러나 보안 수준이 높은 난수를 요구하는 일부 응용 시나리오가 있습니다. 데이터의 보안과 기밀성을 보호하려면 실제 난수를 사용해야 합니다. 이 경우 외부 장치를 사용하여 실제 난수를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 주사위 굴리기, 동전 던지기, 제비 뽑기 등을 통해 실제 난수를 생성할 수 있지만 이 방법은 비효율적일 뿐만 아니라 제한된 유형의 난수를 생성합니다.

더 일반적인 방법은 난수 생성기(RNG)라는 물리적 장치를 통해 진정한 난수를 생성하는 것입니다. 예측할 수 없는 물리적 프로세스나 수학적 절차를 수집하여 난수를 생성하는 동시에 몇 가지 추가 보안 기능도 제공합니다. 그러나 실제 난수 생성기를 사용하는 비용은 의사 난수 생성 알고리즘을 사용하는 것보다 훨씬 높습니다.

C++ 11의 난수 생성

C++ 11은 두 부분으로 구성된 새로운 난수 라이브러리를 제공합니다. 첫째, 다양한 애플리케이션 시나리오의 요구 사항을 더 잘 충족할 수 있는 여러 알고리즘을 포함하는 의사 난수 생성기, 두 번째는 시스템의 특별히 생성된 하드웨어 기능에 액세스하고 실제 난수를 반환할 수 있는 실제 난수 생성기입니다.

C++ 11의 난수 생성 라이브러리는 다음과 같습니다.

• minstd_rand0: 선형 합동 생성기
• minstd_rand: 향상된 선형 합동 생성기
• mt19937: 더 나은 성능과 더 긴 런타임을 갖춘 Mersenne Twister 19937 생성기
• mt1993 7_64: 메르센 트위스터 19937 발전기, 64비트 정수를 반환합니다.
• ranlux24_base: LUX(레벨, 균일, eXcellent) 생성기, 빠르고 높은 품질로 실행
• ranlux48_base: LUX(레벨, 균일, eXcellent) 생성기 생성기, 48비트 정수 반환, 빠르게 실행되며 높은 품질을 갖습니다. quality
• knuth_b: Knuth-B(T, P) 생성기는 표준과 다른 임의성 시퀀스를 더 높은 품질로 생성합니다

C++ 11에서 난수를 사용합니다. 라이브러리를 생성할 때 헤더 파일 Random을 포함해야 하며, uniform_int_distribution 및uniform_real_distribution 함수를 사용하여 난수의 범위와 유형을 제어할 수 있습니다.

샘플 코드:

#include <iostream>
#include <random>

using namespace std;

int main()
{
    // 以当前时间作为种子
    default_random_engine engine(time(nullptr));
    
    // uniform_int_distribution：以等概率生成min到max范围内的整数
    uniform_int_distribution<int> distribution(0, 100);
    cout << distribution(engine) << endl;
    
    // uniform_real_distribution：以等概率生成min到max范围内的浮点数
    uniform_real_distribution<double> r_distribution(0, 100);
    cout << r_distribution(engine) << endl;

    return 0;
}

위 코드에서 default_random_engine은 난수 시드를 생성하는 데 사용되며, 생성된 정수 및 부동 소수점 난수의 범위는 각각uniform_int_distribution 및uniform_real_distribution에 지정됩니다. 마지막으로 엔진 함수를 호출하여 난수를 생성합니다.

결론

위는 C++의 몇 가지 일반적인 난수 생성 방법입니다. 다양한 응용 시나리오에는 다양한 난수 생성 방법이 필요하며 실제 상황에 따라 적절한 방법을 선택해야 합니다. 실제 프로그래밍에서는 의사 난수와 실제 난수의 장점을 결합하고 일부 고급 난수 생성 방법을 사용하여 프로그램의 효율성과 보안을 향상시킬 수 있습니다.

위 내용은 C++에서 난수 생성의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!