为什么 C 中的 `` 库比 `rand()` 更受欢迎？

为什么新的随机库比 rand() 更好？

当代关于 rand() 的担忧引发了关于利用高级随机数的讨论基于引擎分布范式的生成（RNG）过程，而不是传统的 std::rand() 和模方法。为了第一手了解 rand() 的缺点，进行了一个快速实验。

利用 std::rand() 和 std 创建了两个函数 getRandNum_Old() 和 getRandNum_New()： :mt19937 和 std::uniform_int_distribution 分别生成 0 到 5 之间的随机数。使用每种方法生成 960,000 个随机数，并记录每个数字（0-5）的频率。标准差作为衡量标准，值越低表明分布越均匀。该过程重复了 1000 次，并测量了每次迭代所需的时间。

令人惊讶的是，两种方法中的卷数分布相似。新方法大约慢了 4 倍。速度的提升似乎是以质量的最小提高为代价的。

然而，一个关键的区别在于 RNG 实现本身。许多 rand() 实现都采用线性同余生成器 (LCG)，但它们通常不是最强大的。尽管它们很流行，但它们通常在进行的基本测试中产生可接受的结果。

低于标准的 rand() 实现的缺点包括低位随机性低、周期短、RAND_MAX 低以及连续序列之间的相关性提取物。然而，值得注意的是，这些限制并不是 rand() API 固有的。

rand() 的根本问题集中在：

1. 向后兼容性：更改现有实现会破坏依赖于具有固定种子的 srand 的程序的可重复性。
2. 简单接口：rand() 提供单个全局生成器。虽然适用于基本用例，但它在多线程应用程序和需要可重现序列的场景中提出了挑战。

新的库通过提供以下功能解决了这些问题：

• 指定实现：交叉编译器可重现的输出和有保证的特性。
• 最先进的生成器：封装在类中以避免全局状态问题。
• 随机设备：播种设施。

性能方面，std::mt19937（在测试中由 std::rand() 使用）比 std::minstd_rand 慢（ 库中也提供了 LCG）。使用 std::minstd_rand 以及与 getRandNum_Old() 类似的实现可以实现更快的执行速度（6 毫秒，而 rand() 为 8.61 毫秒）。

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