C++ 난수 생성

C 스타일의 난수 생성의 문제점

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
 
int main() {
  srand(time(NULL));
 
  for (int i = 0; i < 5; i++) {
    printf("난수 : %d \n", rand() % 100);
  }
  return 0;
}

#include <iostream>
#include <random>
 
int main() {
  // 시드값을 얻기 위한 random_device 생성.
  std::random_device rd;
 
  // random_device 를 통해 난수 생성 엔진을 초기화 한다.
  std::mt19937 gen(rd());
 
  // 0 부터 99 까지 균등하게 나타나는 난수열을 생성하기 위해 균등 분포 정의.
  std::uniform_int_distribution<int> dis(0, 99);
 
  for (int i = 0; i < 5; i++) {
    std::cout << "난수 : " << dis(gen) << std::endl;
  }
}

C++ 에서는 random_device을 이영해서 양질의 시드값을 제공받는다. 다만 진짜 난수의 경우 컴퓨터가 주변의 환경과 무작위적으로 상호작용하면서 만들어지는 것이기 때문에 의사 난수보다 난수를 생성하는 속도가 매우 느리다. 따라서 시드값처럼 난수 엔진을 초기화하는 데 사용하고, 그 이후의 난수열은 난수 엔진으로 생성하는 것이 적합하다.

random_device를 통해 난수 생성 엔진을 초기화한다. std:: mt19937은 C++ <random> 라이브러리에서 제공하는 난수 생성 엔진 중 하나로, 메르센 트위스터라는 알고리즘을 사용한다. mt19937를 생성한 이후에 난수를 생성하는 작업을 매우 빠르다.

이후에는 난수 생성 엔진을 만들었으면 C++의 경우 어디에서 수들을 뽑아낼지 알려주는 분포를 정의해야 합니다. 0부터 99까지 균등한 확률로 정수를 뽑아내고 싶다면 균등 분포 객체를 정의해야 한다.