Generowanie liczb losowych

C++:
Generowanie liczb losowych

Jak to zrobić:

Aby wygenerować liczby losowe w C++, zazwyczaj korzysta się z nagłówka <random>, który został wprowadzony w C++11, oferując szeroki zakres możliwości generowania liczb losowych z różnych rozkładów.

#include <iostream>
#include <random>

int main() {
    // Inicjalizacja generatora liczb losowych
    std::random_device rd;
    std::mt19937 gen(rd());

    // Definiowanie zakresu [0, 99] włącznie
    std::uniform_int_distribution<> distrib(0, 99);

    // Generowanie i drukowanie 5 losowych liczb w zdefiniowanym zakresie
    for(int n=0; n<5; ++n)
        std::cout << distrib(gen) << ' ';
    return 0;
}

Przykładowy kod inicjalizuje generator liczb losowych Mersenne Twister z ziarnem z std::random_device. Następnie definiuje jednolity rozkład liczb całkowitych w zakresie [0, 99] i w końcu drukuje 5 losowych liczb z tego rozkładu.

Przykładowe wyjście może wyglądać tak, ale pamiętaj, że każde wykonanie prawdopodobnie przyniesie inne wyniki:

45 67 32 23 88

Dogłębna analiza:

Historycznie, generacja liczb losowych w C++ opierała się głównie na funkcji rand() oraz funkcji srand() do inicjowania ziarna, znajdujących się w nagłówku <cstdlib>. Jednakże, to podejście często spotykało się z krytyką za jego brak jednolitości i przewidywalności w rozkładzie generowanych liczb.

Wprowadzenie nagłówka <random> w C++11 oznaczało znaczącą poprawę, oferując zaawansowany system do produkcji liczb losowych. Dostarczone udogodnienia obejmują różnorodność silników (takich jak std::mt19937 dla Mersenne Twister) i rozkładów (takich jak std::uniform_int_distribution dla jednolitego rozkładu liczb całkowitych), które mogą być łączone w celu dopasowania do konkretnych potrzeb programisty, prowadząc do bardziej przewidywalnego zachowania, lepszej wydajności i większej elastyczności.

Chociaż biblioteka <random> jest znacznie lepsza niż starsze podejście rand(), warto zauważyć, że generowanie naprawdę losowych liczb — szczególnie do celów kryptograficznych — nadal opiera się na dodatkowych rozważaniach. Dla aplikacji kryptograficznych powinny być używane biblioteki zaprojektowane specjalnie do celów bezpieczeństwa, które często wykorzystują źródła entropii sprzętowej.