引
程序中经常会需要用到随机数，所谓随机数，就是随机生成一个数字供程序使用。大部分语言都有随机数生成器的函数，比如C/C++就有个最简单随机函数：rand，它可以生成一个“伪随机”的均匀分布的整数，范围在0到系统相关的一个最大值之间。
这里的均匀是指随机数的分布是均匀的，后文会讲如何生成非均匀分布的随机数，比如正态分布的。
rand函数只能生成均匀分布的整数，但程序有时候需要浮点数、非均匀分布、其他范围的分布等等，这就需要开发者去进行转换，而这会导入非随机因素，且不方便，因此C++在头文件“random”的随机数库中提供了新的工具。
随机数引擎
C++提供了一个随机数引擎，这是一个类，可以生成一个随机的unsigned整数：
#include <random>
default_random_engine e;// 定义一个随机数引擎
cout << e() << endl;// 输出随机数
该随机数引擎可以生成一个随机数。
其生成的随机数范围是由系统定义的，可以由 e.min() 和 e.max() 函数来查看。因此，和rand函数一样，我们依然不能只使用该引擎来生成随机数，毕竟和我们的要求可能会有出入。所以我们还需要随机数分布类。
随机数分布类型
为了得到一个指定范围的随机数，我们可以使用分布类型的对象：
#include <random>
uniform_int_distribution<unsigned> u(0, 9);// 定义一个范围为0~9的无符号整型分布类型
default_random_engine e;// 定义一个随机数引擎
cout << u(e) << endl;// 输出随机数
这里我们会得到0~9之间（包含）的随机数。
注意，是用引擎对象e本身作为参数传递给分布对象u，如果写成了 u(e())，那么实际上是将 e() 生成的一个随机数作为值传递给u了。
C++的这一套随机数生成器有一个特性很容易忽略，需要注意：虽然我们是在生成随机数，但是一段相同的程序产生的随机数，在每次运行程序时，其实生成的一系列随机数都是一样的，这一看起来很不随机的特性，其实在调试程序的时候非常有用，但如果忘记了，也容易产生问题。
比如在A处调用100次，生成1/2/3/6/3/1....，在B处重新调用同样的函数，还是会生成这个随机数序列。
如果要避免这个问题，可以将引擎对象和分布对象都定义为static的：
#include <random>
static uniform_int_distribution<unsigned> u(0, 9);// 定义一个范围为0~9的无符号整型分布类型
static default_random_engine e;// 定义一个随机数引擎
cout << u(e) << endl;// 输出随机数
由于是static的，在函数调用之间会保持状态，也就不是每次都从头开始生成随机数序列，就能产生不一样的随机数序列了。
设置随机数生成器种子
如果希望每次运行程序都产生新的不同的随机数序列，可以给引擎加入“种子”，可以把种子理解为一种七点，给的种子不同，随机数引擎的起点也就不同，因此自然就会产生出不同的随机数序列，在Minecraft中生成随机地图时也可以输入种子，就是这个道理。
设置种子有两种方式，一种是创建随机数引擎时提供种子（不提供则使用默认种子，所以不提供的话，每次开始的种子都是一样的，自然序列也就一样了）；另一种是调用引擎的时候提供种子。
#include <random>
default_random_engine e1;// 使用默认种子
default_random_engine e2(123123);// 创建引擎时给种子
default_random_engine e3;// 使用默认种子
e3.seed(321);// 调用引擎时给种子
cout << e1() << endl;// 输出随机数
cout << e2() << endl;// 输出随机数
cout << e3() << endl;// 输出随机数
常用的种子，是调用系统函数time（定义在头文件ctime中），它返回从一个特定时间到现在经过了多少秒：
#include <random>
#include <ctime>
default_random_engine e2(time(0));// 创建引擎时给种子
随机浮点数
使用rand生成随机浮点数不太方便，有一些数永远不会得到，而random库要生成则很方便。我们只需要使用另一种类型的分布对象即可：
#include <random>
uniform_real_distribution<double> u(0, 1);// 定义一个范围为0~1的浮点数分布类型
default_random_engine e;// 定义一个随机数引擎
cout << u(e) << endl;// 输出随机数
分布类型都是模板，所以后跟尖括号的具体类型参数，如果要使用默认类型，则不提供参数，但还是必须要有尖括号。
非均匀分布的随机数
实际上除了常规的均匀分布随机数，C++的random库还提供了20种分布类型，比如正态分布。
#include <random>
normal_distribution<> u(4, 1.5);// 定义一个正态分布，均值为4，标准差为1.5
default_random_engine e;// 定义一个随机数引擎
cout << u(e) << endl;// 输出随机数
这样输出的随机数会是正太分布的，集中在4附近正负1.5的范围的随机数较多，更远范围的随机数较少。
还有一个随机给出布尔值的分布类型，该分布随机返回true或false，默认几率是50%，当然也可以设置其他的几率：
#include <random>
bernoulli_distribution b1;// 默认是一半一般的几率
bernoulli_distribution b2<.55>;// 返回true的几率设为55%
default_random_engine e;// 定义一个随机数引擎
cout << b1(e) << endl;// 输出随机数
结
更多的分布类型大家可以自行了解，总之确实非常实用方便，比用rand自己去做除法等等要随机得更正，也更灵活。
