random随机数库
C++11引入了新的随机数生成机制，那就是<random>随机数库，支持多种伪随机数生成算法，多种连续和离散随机数分布算法，以及封装了真正的随机数生成引擎random_device。对于写随机数相关的程序来说实在是太香了。
随机数生成引擎和随机数分布引擎
- 随机数生成引擎（Generator）：用于生成标准分布的随机数序列
- 随机数分布引擎（Distribution）：对随机数生成引擎生成的随机数进行处理，使得最终输出的随机数满足特定的分布
伪随机数生成引擎比较
一般情况就用标准库定义的std::default_random_engine就行，在各个实现中会自己决定std::default_random_engine具体是哪种随机数生成引擎。
| 随机数生成引擎 | 计算公式 | 说明 |
|---|---|---|
| std::minstd_rand | x = x * 48271 % 2147483647 | 线性同余序列，简单，随机性比较差 |
| std::minstd_rand0 | x = x * 16807 % 2147483647 | 线性同余序列，简单，随机性比较差 |
| std::mt19937 | 我不知道 | 梅森旋转算法，随机序列周期长，处理相对耗时 |
| std::mt19937_64 | 我不知道 | 同上，只是保证返回值有64位 |
| std::ranlux24 | 我不知道 | 带进位减法引擎，是对线性同余算法的改进 |
| std::ranlux48 | 我不知道 | 同上 |
| std::knuth_b | 我不知道 | 包装一下线性同余引擎，将其生成的序列打乱输出 |
真正的随机数random_device
真随机数生成器（但有些编译器没有实现），一般可以用于生成伪随机数生成器的种子。在Linux的实现中,是读取/dev/urandom设备，因为生成真随机数需要消耗熵池里的资源，如果熵池空了，请求生成随机数的行为就会被阻塞，要等到收集足够多的环境噪声后才能继续产生真随机数（但从关于 /dev/urandom 的流言终结这篇文章中指出，Linux读取/dev/urandom设备是不会阻塞的，并且也可以当作是真随机数）。
若平台不支持random_device则entropy接口返回0。
原文链接: https://www.cnblogs.com/HachikoT/p/12732426.html
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