Question

我正在考虑的方法来自：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);

我也愿意将rand()方法与srand(time(NULL))一起使用。

我的问题：这些方法有多贵？一个比另一个快得多吗？

Answer 1

性能在很大程度上取决于您使用的发电机（这又取决于您所需数字的质量）。

例如，std::mt19937 多比std::random_device更快，但产生伪随机数。如果您不需要加密安全的随机数，这对大多数用途都很好。但即使你这样做，random_device可以在我的机器上以大约50MB /秒的速率产生原始熵 - 你真正需要多少随机性？（mt19937生成的数量级大于需要时的数量级。）

避免使用rand()。它的性质很差，而且周期很短。

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

Answer 2

我可以写，性能取决于实现和硬件，但它会像无用一样正确。性能的一个例子会更有用。

E7240笔记本电脑，Linux，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

因此，在这种特殊情况下，对rand（）的一次调用大约需要 9纳秒，而一次循环迭代需要大约0.2纳秒。

使用random的速度较慢。添加#include <random>并通过以下方式替换代码的相关部分：

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（注意我们做1e8次运行，而不是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

以这种方式生成随机数大约需要 25纳秒。但是，与uni不同，rand()也会将数字插入到区间中。

额外的工作是否重要？不。例如，如果您这样做

sum |= (rand() % 1048576);

时间从9增加到9.5纳秒。如果数字不是2的幂，e。克。

sum |= (rand() % 1000000);

需要10纳秒。将数字插入区间的其他合理方法大致需要相同的时间。

因此，对于一个特定的配置，rand()本身大约需要 9纳秒;将随机数插入区间，大致 9.5-10纳秒; std::mt19937 uniform_int_distribution<int>大约 25纳秒。

我希望你不是那些将纳秒与微秒相混淆的人之一！

在C ++中生成随机数的计算成本如何？

2 个答案: