在C++中如何在计算上产生一个随机数？

Question

，我正在考虑的方法是：https://stackoverflow.com/a/19728404/6571958

#include <random> 

std::random_device rd;  // only used once to initialise (seed) engine 
std::mt19937 rng(rd()); // random-number engine used (Mersenne-Twister in this case) 
std::uniform_int_distribution<int> uni(min,max); // guaranteed unbiased 

auto random_integer = uni(rng); 

我也愿意用rand()方法与srand(time(NULL))。

我的问题：这些方法有多昂贵？比另一个快得多吗？

Answer 1

性能很大程度上取决于您使用的发生器（反过来，这取决于您所需数字的质量）。

例如，std::mt19937是很多快于std::random_device但产生伪随机数。 如果您不需要密码安全的随机数，那么对于大多数用途而言，这很好。但即使你这样做，random_device可以在我的机器上以约50MB /秒的速度产生原始熵 - 你真正需要多少随机性？ （如果需要，mt19937产生的数量级大于该数量级）。

避免rand()。它只有非常差的特性和非常短的时间。

也https://channel9.msdn.com/Events/GoingNative/2013/rand-Considered-Harmful

Answer 2

见我可以写性能取决于实施和硬件，但它会作为没用，因为正确的。表现的一个例子会更有用。

E7240笔记本电脑，Linux中，G ++ 4.8.4，-O3标志

#include <cstdlib> 
#include <iostream> 

int main(int argc, const char** argv) { 
    const bool bPlain = (argv[1][0] == '-'); 
    if (bPlain) 
     argv++; 
    int n = atoi(argv[1]); 
    int sum = 0; 
    if (bPlain) 
     for (int i=0; i<n; i++) 
      sum |= i; 
    else 
     for (int i=0; i<n; i++) 
      sum |= rand(); 
    // To prevent the compilier from optimizing away the loop 
    if (sum == 0) 
     std::cout << sum << std::endl; 
} 

[~/CPP] time ./randbm 1000000000 
9.049u 0.000s 0:09.05 99.8% 0+0k 0+0io 0pf+0w 
[~/CPP] time ./randbm 1000000000 
9.059u 0.000s 0:09.06 99.8% 0+0k 0+0io 0pf+0w 
[~/CPP] time ./randbm 1000000000 
9.040u 0.008s 0:09.05 99.8% 0+0k 0+0io 0pf+0w 
[~/CPP] time ./randbm - 1000000000 
0.192u 0.000s 0:00.20 95.0% 0+0k 0+0io 0pf+0w 
[~/CPP] time ./randbm - 1000000000 
0.172u 0.000s 0:00.18 94.4% 0+0k 0+0io 0pf+0w 
[~/CPP] time ./randbm - 1000000000 
0.185u 0.004s 0:00.20 90.0% 0+0k 0+0io 0pf+0w 

所以，在这种特定情况下，一个呼叫到兰特（）需要大约9纳秒，而一个循环迭代需要大约0.2纳秒。

使用random比较慢。添加#include <random>并通过更换代码的相关部分：

std::random_device rd;  // only used once to initialise (seed) engine 
std::mt19937 rng(rd()); // random-number engine used (Mersenne-Twister in this case) 
std::uniform_int_distribution<int> uni(0, 1048575); 

if (bPlain) 
    for (int i=0; i<n; i++) 
     sum |= i; 
else 
    for (int i=0; i<n; i++) 
     sum |= uni(rng); 

我们得到了（注意我们做1E8运行，不1E9）：

[~/CPP] time ./randbm2 100000000 
2.478u 0.003s 0:02.49 99.1% 0+0k 0+0io 0pf+0w 
[~/CPP] time ./randbm2 100000000 
2.471u 0.004s 0:02.47 100.0% 0+0k 0+0io 0pf+0w 
[~/CPP] time ./randbm2 100000000 
2.445u 0.007s 0:02.48 98.3% 0+0k 0+0io 0pf+0w 
[~/CPP] time ./randbm2 100000000 
2.497u 0.004s 0:02.50 99.6% 0+0k 0+0io 0pf+0w 
[~/CPP] time ./randbm2 100000000 
2.482u 0.011s 0:02.49 100.0% 0+0k 0+0io 0pf+0w 

产生随机数，这种方式需要大约25纳秒。然而，与rand()不同，uni也会将该数字插入到区间中。

那些额外的工作是否重要？例如，如果你做

sum |= (rand() % 1048576); 

时间从9增加到9.5纳秒。如果该数字不是2的幂，e。 G。

sum |= (rand() % 1000000); 

需要10纳秒。将数字插入间隔的其他合理方法大致需要同一时间。

所以，对于一个特定的配置，rand()本身大约需要9纳秒;连同随机数插入间隔，大约需要9.5-10纳秒; std::mt19937与uniform_int_distribution<int>大致需要25纳秒。

我希望你不是那些以毫秒为单位混淆纳秒的人！