Question

我编写了以下函数来生成双精度的随机向量：

void getrands(vector<double> *x)
{
  int N=(*x).size();
  uniform_real_distribution<double> unif(0.0,1.0);
  mt19937 re(time(NULL));
  auto generator = bind(unif,re);
  generate_n((*x).begin(),N,generator);
}

在我的main（）程序中，如果我尝试在几个向量上调用此函数（假设我想生成10个随机向量），我最终得到的所有向量都包含相同的随机数，因为没有足够的时间过去得到一个好的重播种子。有什么更好的方法呢？我应该创建一个随机数组然后将其转换为向量？我习惯了matlab，我可以调用X = rand（n，m）......

谢谢！

Answer 1

更好的方法是使用std::random_device为随机数生成器播种。

mt19937 re(std::random_device{}());

你应该将RNG作为参数传递给函数，而不是每次迭代都创建一个新实例。

另外，请注意std::bind复制其参数，因此您可能希望将RNG包装在std::ref中，然后将其作为参数传递给bind。

我将你的功能重写为

template<typename Generator>
void getrands(vector<double>& x, Generator& gen, unsigned num)
{
  generate_n(std::back_inserter(x), num, std::ref(gen));
}

并将其命名为

uniform_real_distribution<double> unif(0.0,1.0);
mt19937 re(std::random_device{}());
auto generator = bind(unif, std::ref(re));

vector<double> vs;

getrands(vs, generator, 10);

这允许您重用相同的RNG，在调用函数之前不需要将向量设置为正确的大小，并且如果需要，可以向向量添加值。

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Answer 2

您应该将std::mt19937的定义移出到全局范围内，以便只初始化一次。随机数生成是全局变量更有意义的罕见情况之一。此外，播种的最佳做法是使用std::random_device而不是当前时间。

使用<random>和函数</random>生成随机双向量

2 个答案: