지정된 간격 [max; min] 내에서 난수를 생성해야합니다.
또한 난수는 특정 지점에 위치하지 않고 간격에 걸쳐 균일하게 분포해야합니다.
Currenly 나는 다음과 같이 생성하고 있습니다.
for(int i=0; i<6; i++)
{
DWORD random = rand()%(max-min+1) + min;
}
내 테스트에서 난수는 한 지점 주변에서만 생성됩니다.
Example
min = 3604607;
max = 7654607;
생성 된 난수 :
3631594
3609293
3630000
3628441
3636376
3621404
아래 답변에서 : 좋습니다. RAND_MAX는 32767입니다. 저는 C ++ Windows 플랫폼에 있습니다. 균등 분포로 난수를 생성하는 다른 방법이 있습니까?
rand()가 균일 하다는 것을 전혀 몰랐다 . 어떤 라이브러리를 사용하고 있습니까? cstdlib.h'들 rand(): 균일하지 cplusplus.com/reference/cstdlib/rand
답변:
rand 나쁜 생각인가여기서 얻은 대부분의 답변은 rand함수와 모듈러스 연산자를 사용합니다. 이 방법 은 숫자를 균일하게 생성하지 못할 수 있습니다 (범위와 값에 따라 다릅니다.RAND_MAX ) 권장되지 않습니다.
C ++ 11에서는 여러 다른 옵션이 등장했습니다. 그 중 하나는 범위에서 난수를 생성하는 데 필요한 요구 사항에 매우 적합합니다 std::uniform_int_distribution. 예를 들면 다음과 같습니다.
const int range_from = 0;
const int range_to = 10;
std::random_device rand_dev;
std::mt19937 generator(rand_dev());
std::uniform_int_distribution<int> distr(range_from, range_to);
std::cout << distr(generator) << '\n';
그리고 여기 에 실행 예제가 있습니다.
그만큼 <random>헤더는 베르누이, 포아송 정상을 포함하여 분포의 서로 다른 종류의 무수한 다른 난수 생성기를 제공합니다.
이 표준은 std::shuffle다음과 같이 사용할 수있는을 제공 합니다.
std::vector<int> vec = {4, 8, 15, 16, 23, 42};
std::random_device random_dev;
std::mt19937 generator(random_dev());
std::shuffle(vec.begin(), vec.end(), generator);
알고리즘은 선형 복잡성으로 요소를 무작위로 재정렬합니다.
C ++ 11 + 컴파일러에 액세스 할 수없는 경우 다른 대안은 Boost.Random 을 사용하는 것 입니다. 인터페이스는 C ++ 11 인터페이스와 매우 유사합니다.
mt19937유형이란 무엇 입니까?
[편집] 경고 : 음주 사용하지 rand()통계, 시뮬레이션, 암호화 또는 심각한 아무것도.
숫자를 보이게 하기에 충분합니다서둘러 평범한 인간에게 무작위로 .
더 나은 옵션에 대해서는 @Jefffrey의 답변 을 참조 하거나 암호 보안 난수에 대해서는 이 답변 을 참조하십시오 .
일반적으로 높은 비트는 낮은 비트보다 더 나은 분포를 보여주기 때문에 간단한 목적으로 범위의 난수를 생성하는 권장 방법은 다음과 같습니다.
((double) rand() / (RAND_MAX+1)) * (max-min+1) + min
참고 : RAND_MAX + 1이 오버플로되지 않는지 확인하십시오 (Demi에게 감사드립니다)!
나누기는 간격 [0, 1]에서 난수를 생성합니다. 이것을 필요한 범위로 "늘립니다". max-min + 1이 RAND_MAX에 가까워 질 때만 Mark Ransom이 게시 한 것과 같은 "BigRand ()"함수가 필요합니다.
이것은 또한 모듈로로 인한 일부 슬라이싱 문제를 방지하여 숫자를 더욱 악화시킬 수 있습니다.
내장 난수 생성기는 통계 시뮬레이션에 필요한 품질을 보장하지 않습니다. 숫자가 사람에게 "무작위로 보이는"것은 괜찮지 만 심각한 응용 프로그램의 경우 더 나은 것을 선택하거나 적어도 그 속성을 확인해야합니다 (일반적으로 균일 한 분포는 좋지만 값은 상관 관계가 있으며 시퀀스는 결정적입니다. ). Knuth는 난수 생성기에 대한 훌륭한 (읽기 어려운 경우) 논문을 가지고 있으며, 최근에 LFSR 이 훌륭하고 구현하기 간단 하다는 것을 발견 했습니다.
( rand() / ((double)RAND_MAX+1)) * (max-min+1) + min 단순히 변환을 두 배로 옮기고 문제를 피하십시오.
2015 년 최신 기술에 대한 간략한 개요를 통해 Angry Shoe와 peterchen의 탁월한 답변을 보완하고 싶습니다.
randutilsrandutils라이브러리 (프리젠 테이션) 간단한 인터페이스와 (선언) 강력한 임의의 기능을 제공, 흥미로운 참신입니다. 프로젝트에 대한 종속성을 추가하고 새롭기 때문에 광범위하게 테스트되지 않았다는 단점이 있습니다. 어쨌든, 무료 (MIT 라이센스)이고 헤더 전용이므로 시도해 볼 가치가 있다고 생각합니다.
최소 샘플 : 다이 롤
#include <iostream>
#include "randutils.hpp"
int main() {
randutils::mt19937_rng rng;
std::cout << rng.uniform(1,6) << "\n";
}
라이브러리에 관심이 없더라도 웹 사이트 ( http://www.pcg-random.org/ )는 일반적인 난수 생성 주제와 특히 C ++ 라이브러리에 대한 흥미로운 기사를 많이 제공합니다.
Boost.Random (문서) 영감 라이브러리 C++11의 <random>, 누구와 공유 많은 인터페이스. 이론적으로는 또한 외부 종속성이기는하지만 Boost현재는 "준 표준"라이브러리의 상태를 가지고 있으며, 그 Random모듈은 양질의 난수 생성을위한 고전적인 선택으로 간주 될 수 있습니다. C++11솔루션 과 관련하여 두 가지 장점이 있습니다.
random_device좋은 품질의 파종을 제공하기 위해 사용하는 시스템 고유의 방법유일한 작은 결점은 모듈 오퍼링 random_device이 헤더 전용이 아니라 컴파일하고 링크해야한다는 것 boost_random입니다.
최소 샘플 : 다이 롤
#include <iostream>
#include <boost/random.hpp>
#include <boost/nondet_random.hpp>
int main() {
boost::random::random_device rand_dev;
boost::random::mt19937 generator(rand_dev());
boost::random::uniform_int_distribution<> distr(1, 6);
std::cout << distr(generator) << '\n';
}
최소 샘플은 잘 작동하지만 실제 프로그램은 한 쌍의 개선 사항을 사용해야합니다.
mt19937a thread_local: 생성기가 상당히 통통하고 (> 2KB) 스택에 할당되지 않는 것이 좋습니다.mt19937둘 이상의 정수를 가진 시드 : Mersenne Twister는 큰 상태를 가지며 초기화 중에 더 많은 엔트로피의 이점을 누릴 수 있습니다.가장 관용적 인 솔루션이기는하지만 <random>라이브러리는 기본적인 요구 사항에 대해서도 인터페이스의 복잡성에 대한 대가로 많은 것을 제공하지 않습니다. 결함은 다음과 std::random_device같습니다. Standard는 출력에 대해 최소한의 품질을 요구하지 않으며 ( entropy()반환하는 한 0) 2015 년 현재 MinGW (가장 많이 사용되는 컴파일러는 아니지만 심오한 선택이 거의 없음)는 항상 4최소한의 샘플에 인쇄 됩니다.
최소 샘플 : 다이 롤
#include <iostream>
#include <random>
int main() {
std::random_device rand_dev;
std::mt19937 generator(rand_dev());
std::uniform_int_distribution<int> distr(1, 6);
std::cout << distr(generator) << '\n';
}
구현이 손상되지 않은 경우이 솔루션은 Boost 솔루션과 동일해야하며 동일한 제안이 적용됩니다.
최소 샘플 : 다이 롤
#include <iostream>
#include <random>
int main() {
std::cout << std::randint(1,6);
}
이것은 간단하고 효과적이며 깔끔한 솔루션입니다. 결함 만, 컴파일하는 데 시간이 걸립니다. C ++ 17이 정시에 출시되고 실험 randint기능이 새로운 표준으로 승인 되면 약 2 년이 걸립니다 . 아마도 그때 쯤이면 파종 품질에 대한 보장도 향상 될 것입니다.
최소 샘플 : 다이 롤
#include <cstdlib>
#include <ctime>
#include <iostream>
int main() {
std::srand(std::time(nullptr));
std::cout << (std::rand() % 6 + 1);
}
이전 C 솔루션은 유해한 것으로 간주되며 정당한 이유가 있습니다 (여기의 다른 답변 또는 이 자세한 분석 참조 ). 그럼에도 불구하고 장점이 있습니다. 간단하고 휴대 가능하며 빠르고 정직합니다. 즉, 임의의 숫자가 거의 적절하지 않다는 것이 알려져 있으므로 심각한 목적으로 사용하려는 유혹이 없습니다.
최소 샘플 : 다이 롤
#include <iostream>
int main() {
std::cout << 9; // http://dilbert.com/strip/2001-10-25
}
9는 일반적인 주사위 굴림에서 다소 특이한 결과이지만, 가장 빠르고 간단하며 가장 캐시 친화적이며 휴대가 간편한이 솔루션의 우수한 품질 조합에 감탄해야합니다. 9를 4로 대체하면 모든 종류의 Dungeons and Dragons 사망에 대한 완벽한 생성기를 얻을 수 있으며, 여전히 기호가 가득한 값 1, 2 및 3을 피할 수 있습니다. 유일한 작은 결점은 Dilbert의 회계 트롤의 나쁜 성질 때문에, 이 프로그램은 실제로 정의되지 않은 동작을 유발합니다.
randutils라이브러리는 이제 PCG라고합니다.
경우 RAND_MAX32767, 당신은 쉽게 비트의 수를 두배로 할 수있다.
int BigRand()
{
assert(INT_MAX/(RAND_MAX+1) > RAND_MAX);
return rand() * (RAND_MAX+1) + rand();
}
rand호출이 반환 0x1234하고 두 번째 0x5678, 당신은 얻을 0x12345678. 다음 숫자는 항상이므로이 숫자는로 시작 하는 유일한 숫자입니다 . 32 비트 결과를 얻지 만 가능한 숫자는 32768입니다. 0x12340x5678
가능하다면 Boost를 사용하십시오 . 나는 그들의 무작위 라이브러리에 행운을 빕니다 .
uniform_int 당신이 원하는 것을해야합니다.
uniform_int그때 의 나쁜 구현처럼 들립니다 . 공정한 출력을 생성하는 것은 매우 쉽습니다. 여기에는 방법을 보여주는 여러 질문이 있습니다.
속도가 아닌 임의성에 관심이 있다면 안전한 난수 생성 방법을 사용해야합니다. 이를 수행하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 가장 쉬운 방법은 OpenSSL의 난수 생성기를 사용하는 것 입니다.
암호화 알고리즘 (예 : AES )을 사용하여 직접 작성할 수도 있습니다 . 시드와 IV 를 선택한 다음 암호화 기능의 출력을 계속해서 다시 암호화합니다. OpenSSL을 사용하는 것이 더 쉽지만 덜 남성적입니다.
무엇을 확인 RAND_MAX시스템에 16 비트에 불과하고 범위가 너무 큽니다.
그 외에도 원하는 범위 내에서 임의 정수 생성 및 C rand () 함수 사용 (또는 사용하지 않음)에 대한 참고 사항에 대한이 토론을 참조하십시오 .
이것은 코드가 아니지만이 논리가 도움이 될 수 있습니다.
static double rnd(void)
{
return (1.0 / (RAND_MAX + 1.0) * ((double)(rand())) );
}
static void InitBetterRnd(unsigned int seed)
{
register int i;
srand( seed );
for( i = 0; i < POOLSIZE; i++){
pool[i] = rnd();
}
}
// This function returns a number between 0 and 1
static double rnd0_1(void)
{
static int i = POOLSIZE-1;
double r;
i = (int)(POOLSIZE*pool[i]);
r = pool[i];
pool[i] = rnd();
return (r);
}
[low, high)전체 범위가 RAND_MAX 미만인 한 부동 소수점을 사용하지 않고 범위에 걸쳐 균일 한 분포를 제공해야합니다 .
uint32_t rand_range_low(uint32_t low, uint32_t high)
{
uint32_t val;
// only for 0 < range <= RAND_MAX
assert(low < high);
assert(high - low <= RAND_MAX);
uint32_t range = high-low;
uint32_t scale = RAND_MAX/range;
do {
val = rand();
} while (val >= scale * range); // since scale is truncated, pick a new val until it's lower than scale*range
return val/scale + low;
}
RAND_MAX보다 큰 값의 경우 다음과 같은 것을 원합니다.
uint32_t rand_range(uint32_t low, uint32_t high)
{
assert(high>low);
uint32_t val;
uint32_t range = high-low;
if (range < RAND_MAX)
return rand_range_low(low, high);
uint32_t scale = range/RAND_MAX;
do {
val = rand() + rand_range(0, scale) * RAND_MAX; // scale the initial range in RAND_MAX steps, then add an offset to get a uniform interval
} while (val >= range);
return val + low;
}
이것은 대략 std :: uniform_int_distribution이하는 일입니다.
본질적으로 작은 난수 샘플은 균일하게 분포 할 필요가 없습니다. 결국 그들은 무작위입니다. 난수 생성기가 지속적으로 그룹화되는 것처럼 보이는 숫자를 생성하는 경우 아마도 문제가있을 수 있다는 데 동의합니다.
그러나 무작위성이 반드시 균일하지는 않다는 점을 명심하십시오.
편집 : 명확히하기 위해 "작은 샘플"을 추가했습니다.
1과 10 사이의 숫자에 대해 man 3 rand가 제공하는 솔루션 은 다음과 같습니다.
j = 1 + (int) (10.0 * (rand() / (RAND_MAX + 1.0)));
귀하의 경우에는 다음과 같습니다.
j = min + (int) ((max-min+1) * (rand() / (RAND_MAX + 1.0)));
물론 이것은 다른 메시지가 지적하는 것처럼 완벽한 임의성 또는 균일 성은 아니지만 대부분의 경우에 충분합니다.
@해결책 ((double) rand() / (RAND_MAX+1)) * (max-min+1) + min
경고 : 늘이기 및 가능한 정밀도 오류 (RAND_MAX가 충분히 큰 경우에도)로 인해 [min, max]의 모든 숫자가 아닌 균등하게 분산 된 "bins"만 생성 할 수 있다는 점을 잊지 마십시오.
@ 솔루션 : Bigrand
경고 : 이렇게하면 비트가 두 배가되지만 일반적으로 범위의 모든 숫자를 생성 할 수는 없습니다. 즉, BigRand ()가 해당 범위 사이의 모든 숫자를 생성한다는 것이 반드시 사실은 아닙니다.
정보 : rand ()의 범위가 간격 범위를 초과하고 rand ()가 "uniform"이면 접근 방식 (모듈로)은 "괜찮습니다". 최대 첫 번째 최대-최소 숫자에 대한 오류는 1 / (RAND_MAX +1)입니다.
또한 rand ()보다 더 나은 다양한 구현을 제공하는 C ++ 11 의 새로운 임의 패키지 e 로 전환하는 것이 좋습니다 .
이것이 내가 생각해 낸 해결책입니다.
#include "<stdlib.h>"
int32_t RandomRange(int32_t min, int32_t max) {
return (rand() * (max - min + 1) / (RAND_MAX + 1)) + min;
}
이것은 개념적으로 rand() / RAND_MAX0-1 사이의 부동 소수점 범위를 얻은 다음이를 버킷으로 반올림하는 데 사용하는 솔루션과 유사한 버킷 솔루션 입니다. 그러나 순전히 정수 수학을 사용하고 정수 분할 바닥을 활용하여 값을 가장 가까운 버킷으로 반올림합니다.
몇 가지 가정을합니다. 첫째, 그것은 RAND_MAX * (max - min + 1)항상 int32_t. 경우 RAND_MAX구현이 훨씬 더 큰 RAND_MAX가있는 경우 32767 및 32 비트 INT 계산이 사용되면, 최대 당신이 가질 수있는 범위는 것은 32767, 당신은 더 큰 정수 (같은 사용하여이를 극복 할 수 int64_t계산을위한 참조). 둘째, int64_t사용되지만 RAND_MAX여전히 32767이면 RAND_MAX가능한 출력 번호에 "구멍"이 생기기 시작합니다. 이것은 확장에서 파생 된 모든 솔루션의 가장 큰 문제 일 것입니다 rand().
그럼에도 불구하고 엄청난 수의 반복에 대한 테스트는이 방법이 작은 범위에 대해 매우 균일하다는 것을 보여줍니다. 그러나 수학적으로 이것은 약간의 편향이 있고 범위가에 가까워지면 문제가 발생할 수 있습니다 RAND_MAX. 직접 테스트하고 요구 사항을 충족하는지 결정하십시오.
물론 다음 코드는 난수를 제공하지 않고 의사 난수를 제공합니다. 다음 코드를 사용하십시오.
#define QUICK_RAND(m,n) m + ( std::rand() % ( (n) - (m) + 1 ) )
예를 들면 :
int myRand = QUICK_RAND(10, 20);
당신은 전화해야합니다
srand(time(0)); // Initialize random number generator.
그렇지 않으면 숫자가 거의 무작위가 아닙니다.
방금 인터넷에서 찾았습니다. 이것은 작동합니다.
DWORD random = ((min) + rand()/(RAND_MAX + 1.0) * ((max) - (min) + 1));