C++高效计算和线程安全随机函数

我最近学会了the hard way，#<cstdlib> rand()不是线程安全的，在Linux上用互斥锁实现，当多线程调用rand()时造成瓶颈。 rand_r作为替代品，但有关于随机数生成质量的concerns。此外，这种情况让我质疑是否会有更快的随机数生成器，因为显然我的代码花费了大量的时间来生成随机数。上面的链接中列出了一些替代方案，但我不确定其速度以及其他替代方案。C++高效计算和线程安全随机函数

来源

2011-11-22 Matt Munson

如果您不需要任何统计控制跨越线程，只要使用由<random>提供的设施：

#include <random> 

typedef std:::mt19937 rng_type; 
std::uniform_int_distribution<rng_type::result_type> udist(0, 200); 

int main() // this can be per thread! 
{ 
    rng_type rng; 

    // seed rng first: 
    rng_type::result_type const seedval = get_seed(); 
    rng.seed(seedval); 

    rng_type::result_type random_number = udist(rng); 

    return random_number; 
}

梅森倍捻机PRNG既快速又具有良好的统计特性。在每个线程中维护一个单独的（并分开播种的）引擎对象，可以避免所有并发问题。

来源

2011-11-22 20:21:44

FPA再次，呵呵？ ;） –

@ R.MartinhoFernandes：Shhhh .... –

@Kerrek的''使用梅森扭转者？它的速度与rand（）相比如何？此外，新的随机数如何获得？我可以重复执行'= random_number'，还是每次都必须执行'random_number = udist（rng）;' –

在Linux中，您可以以非阻塞的方式从/dev/urandom中读取。

来源

2011-11-22 20:34:38 RafaelLopes

你不应该使用系统的熵来源*大*随机性。 'urandom'对于播种很好，但不适用于持续的随机数生成。就我所知，它甚至没有明确的分布。 –

C++高效计算和线程安全随机函数

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