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C++ 洗牌函数std::shuffle的用法

news 来源：原创 2025/7/1 0:08:50

1.简介

2.工作原理

3.std::shuffle 与 std::random_shuffle 的区别

4.rand 和 srand

5.std::shuffle 的使用方法

6.随机数生成器和分布器

7.注意事项

1.简介

std::shuffle 是 C++ 标准库中用于对序列进行随机重排（洗牌）的一种算法。它可以将容器（例如 std::vector、std::array、或普通数组等）中的元素随机地打乱顺序，就像洗扑克牌一样。与早期的 std::random_shuffle 相比，std::shuffle 要求使用一个随机数引擎（如 std::default_random_engine），从而在提供更可控、更安全的随机生成方式的同时，也避免了潜在的随机质量问题。这个算法定义在 <algorithm> 头文件中，并且需要 C++11 或更高版本的支持。

函数原型：

template< class RandomIt, class URNG >
void shuffle( RandomIt first, RandomIt last, URNG&& g );template< class RandomIt >
void shuffle( RandomIt first, RandomIt last );

RandomIt：可随机访问的迭代器类型（Random Access Iterator），例如指向 std::vector、std::array 或内置数组的指针等。
URBG：Uniform Random Bit Generator，即随机数引擎类型。比如常用的 std::default_random_engine、std::mt19937（梅森旋转算法引擎）等。

2.工作原理

std::shuffle 通过多次交换容器中的元素来打乱它们的顺序。每次交换都是基于随机数生成器 g 产生的随机数来决定的。如果未提供随机数生成器，则使用 std::random_device 和 std::default_random_engine 的组合来生成随机数。

3.`std::shuffle` 与 `std::random_shuffle` 的区别

在 C++11 之前，我们常使用 std::random_shuffle 来对容器进行随机洗牌。但从 C++14 开始，std::random_shuffle 被标记为弃用，并在 C++17 中被移除。原因如下：

随机数来源

std::random_shuffle 的默认实现通常基于 rand() 函数来完成随机元素的选择，依赖全局状态；这个函数的随机性质量不够理想，且在不同平台和编译器间不一致。
std::shuffle 需要显式传入一个随机数引擎（如 std::default_random_engine），这样在不同机器和编译器上，算法的随机行为更加可控并且符合现代 C++ 中的随机数生成器框架。

可维护性和安全性

std::shuffle 的接口设计更符合现代 C++ 的习惯，使得代码可读性、可维护性更高，同时也避免了因随机数生成方式不一致而产生的可移植性问题。

4.rand 和 srand

这两个是C标准函数，在C++中被放在头文件 <cstdlib> 之中，搜索到的函数声明如下：

__BEGIN_NAMESPACE_STD
/* Return a random integer between 0 and RAND_MAX inclusive.  */
extern int rand (void) __THROW;
/* Seed the random number generator with the given number.  */
extern void srand (unsigned int __seed) __THROW;
__END_NAMESPACE_STD

其中 std::rand() 是用于返回一个介于[0, RAND_MAX] 范围的伪随机整型值，RAND_MAX 的值最小为 32767，也就是有符号short的最大值，我查到的版本库中的值是2147483647，即有符号int的最大值。

std::srand() 的作用是为 std::rand() 这个伪随机数生成器设置种子，如果在调用 std::srand() 之前使用了 std::rand()，种子默认为1，相当于调用了 std::srand(1)，rand通常不是线程安全的函数，依赖于具体的实现。

更需要注意的是， std::rand() 生成的是一个伪随机序列，如果随机种子相同，则得到的序列也是相同的，这也是 std::rand 不建议使用的原因，建议是使用C++11随机数生成工具来替换它。

伪随机序列也并不是“一无是处”，两个进程可以通过设置相同的随机数种子来产生相同的序列，比如可以用于服务器和客户端做帧同步时产生随机数，这样的随机数产生是同步可控的。

下面举个 std::rand() 使用的例子

#include <iostream>
#include <cstdlib>int main()
{std::srand(1);std::cout << std::rand() << std::endl;std::srand(1);std::cout << std::rand() << std::endl;std::srand(1);std::cout << std::rand() << std::endl;return 0;
}

运行结果如下：

1867856543
1867856543
1867856543

我们可以看到因为随机种子相同，生成的随机数都是同一个，为了使的生成的序列更随机，通常使用当前时间戳 std::time(nullptr) 作为随机种子，然后再生成随机序列：

#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <ctime>int main()
{std::srand(std::time(nullptr));std::cout << std::rand() << std::endl;std::srand(std::time(nullptr));std::cout << std::rand() << std::endl;std::srand(std::time(nullptr));std::cout << std::rand() << std::endl;return 0;
}

运行结果如下：

1864343359
1864343359
1864343359

怎么还是相同的呢？那是因为 std::time(nullptr) 函数返回的时间戳单位是秒，在一秒中内的时间种子是相同的，所以返回的序列也是相同的，通常的使用方法是在程序启动时设置一次时间种子就可以了，并不需要每次都进行设置，而 random_shuffle 中使用了 std::rand() 函数，如果不手动设置时间种子，每次同一时间洗同一副牌，得到的结果也是相同的，所以这也是random_shuffle被后续版本移除的一个原因。

5.`std::shuffle` 的使用方法

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <random>   // std::default_random_engine, std::random_deviceint main() {// 准备数据std::vector<int> v = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 , 10, 11, 12};// 1) 创建一个随机数引擎，通常以随机种子初始化std::random_device rd;  // 硬件随机数生成器（若可用）std::default_random_engine rng(rd()); // 使用 rd 产生种子来初始化引擎// 2) 使用 std::shuffle 对 [v.begin(), v.end()) 范围内的元素进行随机重排std::shuffle(v.begin(), v.end(), rng);// 3) 输出打乱后的结果std::cout << "Shuffled result: ";for (auto i : v) {std::cout << i << " ";}std::cout << std::endl;return 0;
}

在这个示例中，我们使用 std::random_device 获取一个尽量随机的种子，然后用它来初始化一个 std::default_random_engine 引擎。接着将 rng 传递给 std::shuffle 以获得随机化的打乱顺序。

6.随机数生成器和分布器

random是C++11提供的一个头文件，其中包含多个随机数生成工具，可以使用生成器和分布器的组合产生随机数，其中包含随机数生成器和分布器的多个类实现，分为以下两种：

Uniform random bit generators (URBGs)：均匀随机位生成器，也就是生成均匀分布随机数的对象，可以生成伪随机序列，也可生成真正的随机数序列
Random number distributions：随机数分布器，用于将URBGs产生的随机数转换为某种特定数学概率分布的序列，如均匀分布、正态分布、泊松分布等

常见的生成器：

linear_congruential_engine: 线性同余生成算法，是最常用也是速度最快的，随机效果一般
mersenne_twister_engine: 梅森旋转算法，随机效果最好
subtract_with_carry_engine: 滞后Fibonacci算法

常见的适配器，我理解的它的作用是生成器的二次加工厂，对生成器结果进行特定操作

discard_block_engine: 丢弃一些数
independent_bits_engine: 将序列打包成指定位数的块
shuffle_order_engine: 调整序列顺序

预定义的随机数生成器，利用通用生成器和适配器组合出的流行特定生成器：

minstd_rand
minstd_rand0
mt19937: mt是因为这个伪随机数产生器基于Mersenne Twister算法，19937来源于产生随的机数的周期长可达到2^19937-1
mt19937_64
ranlux24_base
ranlux48_base
ranlux24
ranlux48
knuth_b
default_random_engine: 编译器可以自行实现

以上随机数引擎需要一个整型参数作为种子，对于给定的随机数种子，伪随机数生成器总会生成相同的序列，这在测试的时候是相当有用的。而在实际使用时，需要设置随机树作为种子来产出不同的随机数，推荐使用 std::random_device 的值作为随机数种子。

std::random_device 是一个使用硬件熵源的非确定性随机数发生器，不可预测。

常见的分布器：

uniform_int_distribution: 均匀离散分布
uniform_real_distribution: 均匀实数分布
bernoulli_distribution: 伯努利分布
binomial_distribution: 二项式分布
geometric_distribution: 几何分布
negative_binomial_distribution: 负二项式分布
poisson_distribution: 泊松分布
exponential_distribution: 指数分布
gamma_distribution: 伽玛分布
weibull_distribution: 威布尔分布
extreme_value_distribution: 极值分配
normal_distribution: 正态分布
lognormal_distribution: 对数正态分布
chi_squared_distribution: 卡方分布
cauchy_distribution: 柯西分布
fisher_f_distribution: Fisher F分布
student_t_distribution: 学生T分布
discrete_distribution: 离散分布
piecewise_constant_distribution: 分段常数分布
piecewise_linear_distribution: 分段线性分布

下面举个生成器和分布器组合生成随机常用例子，以下为模拟掷骰子生成点数的实现：

#include <iostream>
#include <random>int main()
{std::mt19937 gen(std::random_device{}());std::uniform_int_distribution<> dist(1, 6);for (int i = 0; i < 10; ++i)std::cout << dist(gen) << std::endl;return 0;
}

编译运行结果如下：

7.注意事项

范围：std::shuffle 会打乱 [first, last) 的元素。在调用前，请确保迭代器范围合法且在可随机访问的容器内。
随机引擎种子：如果每次都用相同的种子，那么洗牌的结果也将完全相同。因此，如果需要每次运行程序都得到不同的洗牌结果，建议使用 std::random_device 或时间戳等方式进行初始化。
算法复杂度：std::shuffle 实现了线性复杂度（O(n)）的洗牌算法（Fisher–Yates shuffle 或 Knuth shuffle），不会随着容器大小指数级增长。对于大规模数据，这点十分重要。
可移植性：当使用相同的随机引擎和相同的种子时，std::shuffle 洗牌结果在不同平台上应该是一致的（因为随机数引擎按标准定义了算法），但如果使用不同的编译器或与平台相关的自定义实现，则仍有可能出现微小差异。

1.简介

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6.随机数生成器和分布器

7.注意事项

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