Генерировать случайное число в диапазоне? [дубликат]
5 ответов
Это на самом деле немного сложнее получить действительно правильно, чем думает большинство людей:
int rand_lim(int limit) {
/* return a random number between 0 and limit inclusive.
*/
int divisor = RAND_MAX/(limit+1);
int retval;
do {
retval = rand() / divisor;
} while (retval > limit);
return retval;
}
Попытки, которые просто используют % (или, что то же самое, / ]), чтобы получить числа в диапазоне, почти неизбежно возникает перекос (то есть некоторые числа будут генерироваться чаще, чем другие).
Что касается того, почему использование % дает искаженные результаты: если диапазон, который вы хотите, не является делителем RAND_MAX, перекос неизбежен. Если вы начнете с небольших чисел, довольно легко понять, почему. Вы можете взять 10 конфет (которые, как мы предполагаем, нельзя разрезать, разбить и т. Д. На более мелкие части) и попытаться разделить поровну между тремя детьми.Ясно, что это невозможно сделать - если вы раздаете все конфеты, самое близкое, что вы можете получить, - это чтобы двое детей получили три конфеты, а один из них получил четыре.
У всех детей есть только один способ получить одинаковое количество конфет: убедитесь, что вы вообще не раздаете последнюю конфету.
Чтобы связать это с приведенным выше кодом, давайте начнем с нумерации конфет от 1 до 10 и детей от 1 до 3. Начальное деление говорит, что, поскольку детей трое, наш делитель равен трем. Затем мы вытаскиваем случайную конфету из ведра, смотрим на ее номер, делим на три и передаем ребенку - но если результат больше 3 (т. Е. Мы выбрали конфету номер 10), мы просто не делаем этого. раздаем вообще - выбрасываем и забираем другую конфету.
Конечно, если вы используете современную реализацию C ++ (т. Е. Ту, которая поддерживает C ++ 11 или новее), вам обычно следует использовать один из классов дистрибутива из стандартной библиотеки. Приведенный выше код наиболее близко соответствует std :: uniform_int_distribution , но стандартная библиотека также включает uniform_real_distribution , а также классы для ряда неоднородных распределений (Бернулли, Пуассона, нормальное, нормальное, нормальное, может быть пара других, которых я не помню в данный момент).
Я написал это специально в Obj-C для проекта iPhone:
- (int) intInRangeMinimum:(int)min andMaximum:(int)max {
if (min > max) { return -1; }
int adjustedMax = (max + 1) - min; // arc4random returns within the set {min, (max - 1)}
int random = arc4random() % adjustedMax;
int result = random + min;
return result;
}
Для использования:
int newNumber = [aClass intInRangeMinimum:1 andMaximum:100];
Добавьте соли по вкусу
Для целочисленного значения в диапазоне [min, max):
double scale = (double) (max - min) / RAND_MAX;
int val = min + floor(rand() * scale)
+(NSInteger)randomNumberWithMin:(NSInteger)min WithMax:(NSInteger)max {
if (min>max) {
int tempMax=max;
max=min;
min=tempMax;
}
int randomy=arc4random() % (max-min+1);
randomy=randomy+min;
return randomy;
}
Я использую этот метод в созданном мной классе, относящемся к случайным числам. Хорошо подходит для моих нетребовательных потребностей, но вполне может быть в чем-то предвзятым.
int rand_range(int min_n, int max_n)
{
return rand() % (max_n - min_n + 1) + min_n;
}
Для дробей:
double rand_range(double min_n, double max_n)
{
return (double)rand()/RAND_MAX * (max_n - min_n) + min_n;
}