C++:
Генерация случайных чисел

Как это сделать:

Чтобы генерировать случайные числа в C++, типично используется заголовочный файл <random>, который был введен в C++11 и предлагает широкий спектр возможностей для генерации случайных чисел из различных распределений.

#include <iostream>
#include <random>

int main() {
    // Инициализация случайного генератора
    std::random_device rd;  
    std::mt19937 gen(rd()); 

    // Определение диапазона [0, 99] включительно
    std::uniform_int_distribution<> distrib(0, 99); 

    // Генерация и вывод 5 случайных чисел в заданном диапазоне
    for(int n=0; n<5; ++n)
        std::cout << distrib(gen) << ' ';
    return 0;
}

Этот пример кода инициализирует генератор случайных чисел Мерсенна Твистера с начальным значением из std::random_device. Затем он определяет равномерное целочисленное распределение в диапазоне [0, 99] и, наконец, выводит 5 случайных чисел из этого распределения.

Пример вывода может выглядеть так, но имейте в виду, что каждое выполнение скорее всего будет давать разные результаты:

45 67 32 23 88

Подробнее:

Исторически генерация случайных чисел в C++ в значительной степени зависела от функции rand() и функции для установки начального значения srand(), найденных в заголовочном файле <cstdlib>. Однако этот подход часто подвергался критике из-за его недостаточной равномерности и предсказуемости в распределении генерируемых чисел.

Введение заголовочного файла <random> в C++11 отметило значительное улучшение, предлагая сложную систему для производства случайных чисел. Предоставляемые возможности включают в себя разнообразие движков (например, std::mt19937 для Мерсенна Твистера) и распределений (например, std::uniform_int_distribution для равномерного распределения целых чисел), которые могут быть комбинированы в соответствии с конкретными потребностями программиста, приводя к более предсказуемому поведению, лучшей производительности и большей гибкости.

Хотя библиотека <random> значительно лучше старого подхода с rand(), стоит отметить, что генерация действительно случайных чисел, особенно для криптографических целей, по-прежнему требует дополнительных соображений. Для криптографических приложений следует использовать библиотеки, специально предназначенные для обеспечения безопасности, которые часто используют источники энтропии аппаратного обеспечения.