為什麼 C 中的 `` 庫比 `rand()` 更受歡迎？

為什麼新的隨機庫比 rand() 更好？

當代關於 rand() 的擔憂引發了關於利用高級隨機數的討論基於引擎分佈範式的生成（RNG）過程，而不是傳統的 std::rand() 和模方法。為了第一手了解 rand() 的缺點，進行了快速實驗。

利用 std::rand() 和 std 建立了兩個函數 getRandNum_Old() 和 getRandNum_New()： :mt19937 和 std::uniform_int_distribution 分別產生 0 到 5 之間的隨機數。使用每種方法產生 960,000 個隨機數，並記錄每個數字（0-5）的頻率。標準差作為衡量標準，數值越低表示分佈越均勻。該過程重複了 1000 次，並測量了每次迭代所需的時間。

令人驚訝的是，兩種方法中的捲數分佈相似。新方法大約慢了 4 倍。速度的提升似乎是以品質的最小提高為代價的。

然而，一個關鍵的區別在於 RNG 實作本身。許多 rand() 實作都採用線性同餘產生器 (LCG)，但它們通常不是最強大的。儘管它們很流行，但它們通常在進行的基本測試中產生可接受的結果。

低於標準的 rand() 實現的缺點包括低位隨機性低、週期短、RAND_MAX 低以及連續序列之間的相關性萃取物。然而，值得注意的是，這些限制並不是 rand() API 固有的。

rand() 的根本問題集中在：

1. 向後相容性：更改現有實作會破壞依賴於具有固定種子的srand 的程序的可重複性。
2. 簡單介面：rand() 提供單一全域產生器。雖然適用於基本用例，但它在多執行緒應用程式和需要可重現序列的場景中提出了挑戰。

新的函式庫透過提供以下功能解決了這些問題：

• 指定實作：交叉編譯器可重現的輸出和保證的特性。
• 最先進的生成器：封裝在類別中以避免全域狀態問題。
• 隨機設備：播種設施。

效能方面，std::mt19937（在測試中由 std::rand() 使用）比 std::minstd_rand 慢（ 庫中也提供了 LCG）。使用 std::minstd_rand 以及與 getRandNum_Old() 類似的實作可以實現更快的執行速度（6 毫秒，而 rand() 為 8.61 毫秒）。

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