推荐使用C++11的生成随机数，先创建std::mt19937引擎和std::random_device种子，再用std::uniform_int_distribution指定范围，避免rand()分布不均问题。
在C++中生成指定范围内的随机数，推荐使用 头文件中的现代随机数工具，避免使用过时且分布不均的 rand() 函数。以下是正确、高效的方法和示例。
使用 生成指定范围随机数
C++11 引入了更强大、更可靠的随机数生成机制，核心组件包括随机数引擎（如 std::mt19937）和分布器（如 std::uniform_int_distribution）。
步骤如下：
创建一个随机数引擎（如梅森旋转算法 std::mt19937）使用 std::random_device 提供种子，保证每次运行结果不同定义一个分布器，指定目标范围 [min, max]通过引擎和分布器生成随机数
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#include #includeint main() {// 创建随机设备用于生成种子std::random_device rd;// 使用梅森旋转算法作为引擎std::mt19937 gen(rd());// 定义范围：比如 [1, 100]std::uniform_int_distribution dis(1, 100);
// 生成并输出5个随机数for (int i = 0; i < 5; ++i) { int random_num = dis(gen); std::cout << random_num << " ";}std::cout << std::endl;return 0;
}
生成浮点型随机数
若需生成指定范围的浮点数，使用 std::uniform_real_distribution。
std::uniform_real_distribution real_dis(0.0, 1.0);double random_val = real_dis(gen);
此代码生成 [0.0, 1.0] 区间内的双精度浮点数。
为什么不推荐使用 rand()？
rand() 存在多个问题：
分布可能不均匀，尤其取模后周期短，质量差RAND_MAX 值有限（通常为 32767），限制范围多线程环境下状态共享问题
即使使用 rand() % (max - min + 1) + min，也会导致偏差，尤其当范围不是 RAND_MAX 的约数时。
封装成可复用函数
可以将整数随机数生成封装为函数：
int random_in_range(int min, int max) { static std::random_device rd; static std::mt19937 gen(rd()); std::uniform_int_distribution dis(min, max); return dis(gen);}
调用 random_in_range(10, 50) 即可获得 [10, 50] 内的随机整数。
基本上就这些。使用 是现代 C++ 的标准做法，能确保高质量、可预测分布的随机数。不复杂但容易忽略细节，比如正确设置分布区间和引擎初始化。
以上就是c++++如何生成指定范围内的随机数 _c++随机数生成方法及示例的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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