C++:
Generierung von Zufallszahlen

Wie geht das:

Um Zufallszahlen in C++ zu generieren, verwendet man typischerweise den <random>-Header, der in C++11 eingeführt wurde und eine breite Palette von Möglichkeiten bietet, Zufallszahlen aus verschiedenen Verteilungen zu generieren.

#include <iostream>
#include <random>

int main() {
    // Initialisiere eine Zufalls-Engine
    std::random_device rd;  
    std::mt19937 gen(rd()); 

    // Definiere den Bereich [0, 99] inklusive
    std::uniform_int_distribution<> distrib(0, 99); 

    // Generiere und drucke 5 Zufallszahlen innerhalb des definierten Bereichs
    for(int n=0; n<5; ++n)
        std::cout << distrib(gen) << ' ';
    return 0;
}

Dieses Code-Beispiel initialisiert einen Mersenne Twister Zufallszahlengenerator mit einem Seed von std::random_device. Anschließend wird eine gleichmäßige Integer-Verteilung im Bereich [0, 99] definiert und schließlich werden 5 Zufallszahlen aus dieser Verteilung ausgegeben.

Die Ausgabe könnte so aussehen, aber beachten Sie, dass jede Ausführung wahrscheinlich unterschiedliche Ergebnisse liefert:

45 67 32 23 88

Tieferer Einblick:

Historisch gesehen, beruhte die Generierung von Zufallszahlen in C++ stark auf der rand()-Funktion und der srand()-Funktion für die Seedung, die im <cstdlib>-Header zu finden sind. Allerdings wurde dieser Ansatz oft für seine mangelnde Gleichmäßigkeit und Vorhersagbarkeit in der Verteilung der generierten Zahlen kritisiert.

Die Einführung des <random>-Headers in C++11 markierte eine deutliche Verbesserung und bot ein ausgefeiltes System zur Erzeugung von Zufallszahlen. Die bereitgestellten Mittel umfassen eine Vielzahl von Motoren (wie std::mt19937 für Mersenne Twister) und Verteilungen (wie std::uniform_int_distribution für die gleichmäßige Verteilung von Ganzzahlen), die kombiniert werden können, um den spezifischen Bedürfnissen des Programmierers zu entsprechen und führen zu vorhersehbarerem Verhalten, besserer Leistung und größerer Flexibilität.

Während die <random>-Bibliothek viel besser ist als der ältere rand()-Ansatz, ist es erwähnenswert, dass das Generieren von wahrhaft zufälligen Zahlen - insbesondere für kryptografische Zwecke - noch weitere Überlegungen erfordert. Für kryptografische Anwendungen sollten stattdessen speziell für die Sicherheit entworfene Bibliotheken verwendet werden, die oft Hardware-Entropiequellen nutzen.