[C++] 実行のたびに毎回違う乱数を生成する方法

C++で実行のたびに異なる乱数を生成するには、乱数生成器を初期化する際に現在の時刻をシード値として使用します。

標準ライブラリを用いる場合、<random>ヘッダーをインクルードし、std::mt19937などの乱数エンジンをstd::chrono::system_clock::now().time_since_epoch().count()で初期化します。

これにより、実行時の時刻に基づいて異なる乱数が生成されます。

目次から探す

C++で乱数を生成する方法
- <random>ライブラリを使用した乱数生成
- <cstdlib>ライブラリを使用した乱数生成
<random>を使った具体的な実装方法
<cstdlib>を使った具体的な実装方法
実行のたびに異なる乱数を生成するベストプラクティス
まとめ

C++で乱数を生成する方法

C++では、乱数を生成するためにいくつかの方法があります。

ここでは、主に<random>ライブラリと<cstdlib>ライブラリを使用した乱数生成の方法を紹介します。

これらの方法を使うことで、実行のたびに異なる乱数を生成することができます。

<random>ライブラリを使用した乱数生成

C++11以降、<random>ライブラリが導入され、より高品質な乱数生成が可能になりました。

このライブラリを使用することで、さまざまな分布に基づいた乱数を生成できます。

#include <iostream>
#include <random>
int main() {
    // 乱数生成器のシードを現在の時刻で初期化
    std::random_device rd;  
    std::mt19937 gen(rd()); // メルセンヌ・ツイスタ法による乱数生成器
    std::uniform_int_distribution<> dis(1, 100); // 1から100までの一様分布
    // 乱数を生成して出力
    std::cout << "生成された乱数: " << dis(gen) << std::endl;
    return 0;
}

生成された乱数: 42

このコードでは、std::random_deviceを使ってシードを生成し、std::mt19937を用いてメルセンヌ・ツイスタ法による乱数生成器を作成しています。

std::uniform_int_distributionを使って、指定した範囲の整数乱数を生成しています。

<cstdlib>ライブラリを使用した乱数生成

C++の古いスタイルの乱数生成方法として、<cstdlib>ライブラリを使用する方法もあります。

この方法では、rand()関数を使って乱数を生成しますが、シードを設定することで毎回異なる乱数を得ることができます。

#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <ctime>
int main() {
    // 現在の時刻をシードとして設定
    std::srand(static_cast<unsigned int>(std::time(nullptr)));
    // 乱数を生成して出力
    std::cout << "生成された乱数: " << (std::rand() % 100 + 1) << std::endl;
    return 0;
}

生成された乱数: 57

このコードでは、std::srandを使って現在の時刻をシードとして設定し、std::rand()を使って乱数を生成しています。

% 100 + 1を使うことで、1から100までの範囲の乱数を得ています。

<random>ライブラリは高品質な乱数生成が可能。
<cstdlib>ライブラリは古いスタイルの乱数生成方法。
シードを設定することで、実行のたびに異なる乱数を生成できる。

これらの方法を使って、C++で乱数を生成することができます。

用途に応じて適切な方法を選択してください。

<random>を使った具体的な実装方法

C++の<random>ライブラリを使用すると、さまざまな分布に基づいた高品質な乱数を生成することができます。

このセクションでは、<random>ライブラリを使った具体的な実装方法をいくつか紹介します。

1. 一様分布の乱数生成

一様分布は、指定した範囲内のすべての値が等しい確率で出現する乱数を生成します。

以下のコードは、1から100までの一様分布の整数乱数を生成する例です。

#include <iostream>
#include <random>
int main() {
    std::random_device rd;  // シード生成器
    std::mt19937 gen(rd()); // メルセンヌ・ツイスタ法による乱数生成器
    std::uniform_int_distribution<> dis(1, 100); // 1から100までの一様分布
    // 乱数を生成して出力
    for (int i = 0; i < 5; ++i) {
        std::cout << "生成された乱数: " << dis(gen) << std::endl;
    }
    return 0;
}

生成された乱数: 23
生成された乱数: 87
生成された乱数: 45
生成された乱数: 12
生成された乱数: 67

このコードでは、std::uniform_int_distributionを使用して、1から100までの範囲の整数乱数を5回生成しています。

2. 正規分布の乱数生成

正規分布は、平均値を中心にデータが分布する特性を持っています。

以下のコードは、平均50、標準偏差10の正規分布に基づいた乱数を生成する例です。

#include <iostream>
#include <random>
int main() {
    std::random_device rd;  // シード生成器
    std::mt19937 gen(rd()); // メルセンヌ・ツイスタ法による乱数生成器
    std::normal_distribution<> dis(50, 10); // 平均50、標準偏差10の正規分布
    // 乱数を生成して出力
    for (int i = 0; i < 5; ++i) {
        std::cout << "生成された乱数: " << dis(gen) << std::endl;
    }
    return 0;
}

生成された乱数: 45.3
生成された乱数: 58.7
生成された乱数: 50.1
生成された乱数: 39.8
生成された乱数: 62.4

このコードでは、std::normal_distributionを使用して、指定した平均と標準偏差に基づいた乱数を生成しています。

3. 指数分布の乱数生成

指数分布は、特定の事象が発生するまでの時間をモデル化するのに適しています。

以下のコードは、平均値を1とした指数分布に基づいた乱数を生成する例です。

#include <iostream>
#include <random>
int main() {
    std::random_device rd;  // シード生成器
    std::mt19937 gen(rd()); // メルセンヌ・ツイスタ法による乱数生成器
    std::exponential_distribution<> dis(1.0); // 平均1の指数分布
    // 乱数を生成して出力
    for (int i = 0; i < 5; ++i) {
        std::cout << "生成された乱数: " << dis(gen) << std::endl;
    }
    return 0;
}

生成された乱数: 0.234
生成された乱数: 1.456
生成された乱数: 0.789
生成された乱数: 2.345
生成された乱数: 0.123

このコードでは、std::exponential_distributionを使用して、平均値に基づいた乱数を生成しています。

<random>ライブラリを使用することで、さまざまな分布に基づいた乱数を生成できる。
一様分布、正規分布、指数分布など、用途に応じた乱数生成が可能。
シードを設定することで、毎回異なる乱数を得ることができる。

これらの実装方法を活用して、C++での乱数生成を効果的に行いましょう。

<cstdlib>を使った具体的な実装方法

C++の<cstdlib>ライブラリを使用すると、古典的な方法で乱数を生成することができます。

この方法では、rand()関数を使用して乱数を生成し、srand()関数でシードを設定します。

以下に、具体的な実装方法をいくつか紹介します。

1. 基本的な乱数生成

最も基本的な乱数生成の方法は、rand()関数を使用することです。

以下のコードは、1から100までの乱数を生成する例です。

#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <ctime>
int main() {
    // 現在の時刻をシードとして設定
    std::srand(static_cast<unsigned int>(std::time(nullptr)));
    // 乱数を生成して出力
    for (int i = 0; i < 5; ++i) {
        std::cout << "生成された乱数: " << (std::rand() % 100 + 1) << std::endl;
    }
    return 0;
}

生成された乱数: 34
生成された乱数: 78
生成された乱数: 12
生成された乱数: 56
生成された乱数: 91

このコードでは、std::srandを使って現在の時刻をシードとして設定し、std::rand()を使って乱数を生成しています。

% 100 + 1を使うことで、1から100までの範囲の乱数を得ています。

2. 乱数の範囲を変更する

rand()関数を使用する際、生成される乱数の範囲を変更することも可能です。

以下のコードは、1から50までの乱数を生成する例です。

#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <ctime>
int main() {
    // 現在の時刻をシードとして設定
    std::srand(static_cast<unsigned int>(std::time(nullptr)));
    // 乱数を生成して出力
    for (int i = 0; i < 5; ++i) {
        std::cout << "生成された乱数: " << (std::rand() % 50 + 1) << std::endl;
    }
    return 0;
}

生成された乱数: 23
生成された乱数: 47
生成された乱数: 5
生成された乱数: 32
生成された乱数: 19

このコードでは、% 50 + 1を使うことで、1から50までの範囲の乱数を生成しています。

3. 乱数の生成と配列への格納

生成した乱数を配列に格納することもできます。

以下のコードは、10個の乱数を生成して配列に格納し、出力する例です。

#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <ctime>
int main() {
    // 現在の時刻をシードとして設定
    std::srand(static_cast<unsigned int>(std::time(nullptr)));
    const int size = 10;
    int randomNumbers[size];
    // 乱数を生成して配列に格納
    for (int i = 0; i < size; ++i) {
        randomNumbers[i] = std::rand() % 100 + 1; // 1から100までの乱数
    }
    // 配列の内容を出力
    std::cout << "生成された乱数の配列: ";
    for (int i = 0; i < size; ++i) {
        std::cout << randomNumbers[i] << " ";
    }
    std::cout << std::endl;
    return 0;
}

生成された乱数の配列: 12 45 67 23 89 34 56 78 90 11

このコードでは、生成した乱数を配列randomNumbersに格納し、最後にその内容を出力しています。

<cstdlib>ライブラリを使用することで、古典的な方法で乱数を生成できる。
rand()関数を使って簡単に乱数を生成し、範囲を変更することが可能。
生成した乱数を配列に格納して管理することもできる。

これらの実装方法を活用して、C++での乱数生成を行いましょう。

実行のたびに異なる乱数を生成するベストプラクティス

C++で乱数を生成する際、実行のたびに異なる乱数を得るためには、いくつかのベストプラクティスがあります。

これらの方法を適切に使用することで、より予測不可能な乱数を生成することができます。

1. シードの設定

乱数生成器のシードを設定することは、異なる乱数を生成するための基本的なステップです。

シードを設定しない場合、プログラムを実行するたびに同じ乱数列が生成されてしまいます。

以下の方法でシードを設定することができます。

現在の時刻を使用する: std::time(nullptr)を使って、現在の時刻をシードとして設定します。

std::srand(static_cast<unsigned int>(std::time(nullptr)));

std::random_deviceを使用する: C++11以降では、std::random_deviceを使ってより高品質なシードを生成することができます。

std::random_device rd;
std::mt19937 gen(rd());

2. 乱数生成器の選択

C++の<random>ライブラリを使用することで、より高品質な乱数を生成できます。

特に、メルセンヌ・ツイスタ法std::mt19937は、非常に良い性能を持つ乱数生成器です。

以下のように使用します。

std::random_device rd;
std::mt19937 gen(rd()); // メルセンヌ・ツイスタ法による乱数生成器

3. 適切な分布の選択

乱数を生成する際には、用途に応じた適切な分布を選択することが重要です。

以下は、一般的に使用される分布の例です。

分布の種類	説明
一様分布	指定した範囲内のすべての値が等しい確率で出現
正規分布	平均値を中心にデータが分布する特性を持つ
指数分布	特定の事象が発生するまでの時間をモデル化する