在本文中，我们将介绍在C++中创建随机数生成器所需的功能。
在计算机世界中，随机数是增加匿名性和安全性的重要组成部分。

随机数生成器构成了创建伪随机数的基础。

伪随机数背后的想法是，计算机没有选择随机数的思维过程。
因此，即使产生的输出数看起来是随机的，也可以通过数学方式计算出这些值。

srand()和rand()函数

C++中的srand()函数可以执行伪随机数计算。
该函数需要一个种子值，该值构成了计算随机数的基础。

srand(unsigned int seed_value)

在种子值的帮助下，srand()通过rand()函数设置了生成伪随机数的阶段。

int random = rand();

和瞧！我们已经完成了生成随机数的简单任务。
但是，最困难的部分是要理解随机数生成器背后的概念。

种子值的重要性

种子值是随机数序列的关键。
如果向函数提供相同的种子值，则计算出的数字集将相似。

" srand()"函数的默认种子值是" 1"，因此不提供新种子值的rand()函数调用仍将获取我们一串随机数。
这里的问题是，每次使用种子值运行程序时，输出将保持不变。

一个简单的解决方案是每次运行程序时都使用一个新的种子值。
每秒有什么变化？ - 时间。
我们使用当前时间戳记作为当前种子值的概念。

您可以使用以下方法创建时间戳记：

time_t current_time = time(NULL);

" current_time"变量保存自1970年1月以来经过的秒数。
此值传递给" srand()"函数，然后获得新的伪随机数序列。

我们可以跳过时间戳的初始化到变量，而只是将时间戳传递给函数。

srand((unsigned) time(NULL));

无论要生成多少个随机数，都在程序中一次提供种子值。

用C++创建完美的随机数生成器

以下代码演示了随机数的正确生成。

#include<iostream>
#include<cstdlib>
using namespace std;

int main(){

	//Providing a seed value
	srand((unsigned) time(NULL));

	//Get a random number
	int random = rand();

	//Print the random number
	cout<<random<<endl;

	return 1;
}

输出：

1897776064

生成的数字太大，无法正常使用。

生成一定范围内的随机数

需要将随机数限制在一定范围内。
为此，我们使用模数"％"运算符。

例如，为了生成0到9之间的随机数，我们可以使用：

int random = rand() % 10;

同样，如果我们需要获取1到9之间的随机数，则可以使用：

int random = 1 + (rand() % 9);

通用方程可表示为：

int random = offset + (rand() % range);

在上式中：

• offset –随机数范围的起点
• range –第一个和最后一个可能的随机数之间的值数，包括限制。

例如，在10至100之间的一组随机数中，我们将offset设置为10，将范围设置为91。

让我们运行一个示例程序，该程序打印100至200之间的5个随机数。

#include<iostream>
#include<cstdlib>
using namespace std;

int main(){

	//Providing a seed value
	srand((unsigned) time(NULL));

	//Loop to get 5 random numbers
	for(int i=1; i<=5; i++){
		
		//Retrieve a random number between 100 and 200
		//Offset = 100
		//Range = 101
		int random = 100 + (rand() % 101);

		//Print the random number
		cout<<random<<endl;
	}

	return 1;
}

输出：

144
175
162
137
200

为了澄清，如果未提供种子值，则每次运行该程序时，上述程序的输出将相同。
即使集合中的随机数不同，整个集合也将相同。

随机数生成器(RNG)的应用

随机数生成的功能看似有限，但实际上并非如此。
因此，让我们看一下RNG的几种用法。

密码学

不可预测性被认为是加密领域的一种安全措施。
因此，大量使用随机数生成器，例如密钥和随机数。

游戏类

传统游戏包括骰子和纸牌混洗，以引入游戏的随机性，从而增加了乐趣和不确定的结果。
类似地，现代游戏开发具有前后随机性的概念，这为游戏增加了另外的维度。

随机算法

在这些算法中，向已知算法引入了一定程度的随机性。
最重要的是，这些算法的目的是通过权衡成功概率来获得更好的性能。