推荐使用C++的库生成随机数，它比rand()更可靠且分布均匀。1. 包含头文件，使用std::mt19937引擎和分布类型如std::uniform_int_distribution；2. 通过std::random_device初始化种子，创建引擎gen和整数分布dis(1,100)，调用dis(gen)获取1到100的随机整数，区间为闭区间；3. 对于浮点数，使用std::uniform_real_distribution dis(0.0,1.0)，生成[0.0,1.0)范围内的值，左闭右开；4. 建议复用引擎实例，避免重复创建，使用random_device确保种子随机性，测试时可用固定种子保证可重现性。错误做法是每次生成都新建引擎，正确方式是静态或全局定义引擎对象。合理使用库可提升随机数质量与程序可靠性。
C++中生成随机数推荐使用库，它比传统的rand()更可靠、分布更均匀，并支持多种分布类型。下面介绍如何正确使用C++的random库并设置随机数范围。
1. 包含头文件与基本组件
库主要由两部分组成：随机数引擎（如std::mt19937）和分布类型（如std::uniform_int_distribution）。
你需要包含头文件：
#include #include
常用引擎是std::mt19937，基于梅森旋转算法，质量高且速度快。
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2. 生成指定范围的整数随机数
使用std::uniform_int_distribution可以生成指定区间内的均匀分布整数。
例如，生成1到100之间的随机整数：
std::random_device rd; // 用于生成种子std::mt19937 gen(rd()); // 随机数引擎std::uniform_int_distribution dis(1, 100); // 范围 [1, 100]int random_num = dis(gen);std::cout << random_num << std::endl;
注意：区间是闭区间，即包含两端点。若写dis(1, 100)，则结果可能是1或100。
3. 生成浮点型随机数
使用std::uniform_real_distribution可生成指定范围的浮点数。
例如，生成0.0到1.0之间的随机浮点数：
std::uniform_real_distribution dis(0.0, 1.0);double random_val = dis(gen);
该分布为左闭右开区间[0.0, 1.0)，即可能等于0.0，但不会等于1.0。
4. 常见使用建议
不要每次生成随机数都创建新引擎或分布对象，应复用引擎实例。 使用std::random_device作为种子更安全，避免伪随机序列重复。 若需固定测试结果，可用固定种子如std::mt19937 gen(12345);。
错误做法示例（避免）：
// 错误：每次调用都创建新引擎，可能导致相同值int bad_rand() { return std::mt19937(std::random_device{}())(std::uniform_int_distribution{1,6});}
正确方式是将引擎定义为静态或全局变量。
基本上就这些。合理使用库能写出高质量、可预测性低的随机逻辑。
以上就是C++如何生成随机数_C++ random库使用方法与范围设置的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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