c++ - 生成许多​​良好的均匀分布的随机数

Question

我正在对具有随机权重的非常大的图进行分析。我知道使用 rand() 函数很糟糕，所以我一直在根据我所阅读的内容使用这个函数来生成正确的随机数:

double randomZeroToOne()
{
    random_device rd;
    mt19937 mt(rd());
    uniform_real_distribution<double> dist(0.0, 1.0);
    double randomRealBetweenZeroAndOne = dist(mt);
    return randomRealBetweenZeroAndOne;
}

每次我想在我的图中放置一个权重时，我都会调用这个函数并将其插入到我的邻接矩阵中。但是，我担心也许我正在使用一种缓慢的方法来生成这些数字。这对于小图来说效果很好，但我的大图非常慢(可能是其他原因减慢了它的速度，但我只是想仔细检查并学习正确的方法)。保持数字质量但尽可能快地生成数字的最佳方法是什么？

此外，如果您知道用快速、良好、均匀分布的随机数初始化已知大小的 vector 的方法，那就更好了(尽管我仍然对我的主要问题的答案感到好奇)。

编辑:

这是我新提出的解决方案:

#include <iostream>
#include <random>
#include<vector>
#include<iomanip>
#include<cmath>
using namespace std;

random_device rd;
mt19937 mt(rd());
uniform_real_distribution<double> dist(0.0, 1.0);

int main()
{
    double randomRealBetweenZeroAndOne = dist(mt);
    double anotherRandomRealBetweenZeroAndOne = dist(mt);
    double anothernother = dist(mt);
    vector<double> randoman(10,dist(mt));
    cout << randomRealBetweenZeroAndOne << endl;
    cout << anotherRandomRealBetweenZeroAndOne <<endl;
    cout << anothernother <<endl;
}

如果您发现任何问题，请告诉我，尤其是当此函数将被多次调用时。

Answer 1

正如您在建议的解决方案中所建议的那样，您不想在每次需要随机数时都使用 std::random_device 并创建随机引擎。但我会避免使它们成为全局变量。我建议在函数中使用静态变量。它们仍然只被初始化一次，所以它会一样快，但是它们被封装得更多了:

double randomZeroToOne()
{
    static mt19937 mt(std::random_device{}());
    static uniform_real_distribution<double> dist(0.0, 1.0);
    return dist(mt);
}

(请注意，同时从多个线程调用此函数是不安全的。如果需要，请将此处的 static 更改为 thread_local。)