<random>

  • 아티클

난수 생성을 위한 기능을 정의하여 균등하게 분포된 난수를 생성할 수 있도록 합니다.

요구 사항

헤더: <random>

네임스페이스: std

참고 항목

라이브러리는 <random> '#include initializer_list<>' 문을 사용합니다.

요약

난수 생성기는 의사 난수 값의 시퀀스를 생성하는 개체입니다. 지정된 범위에 균등하게 분포하는 값을 생성하는 생성기를 URNG(균등 난수 생성기)라고 합니다. URNG로 작동하도록 설계된 클래스 템플릿은 해당 클래스에 특정 공통 특성이 있는 경우 엔진이라고 하며, 이 내용은 이 문서의 뒷부분에서 설명합니다. URNG는 일반적으로 URNG를 분포의 operator()에 인수로 전달함으로써 분포와 결합하여 분포에 정의된 방식으로 분포된 값을 생성합니다.

다음 링크는 이 문서의 주요 섹션으로 이동합니다.

유용한 팁

다음은 <random> 사용 시 염두에 둬야 할 몇 가지 팁입니다.

  • 대부분의 경우 URNG는 분포에 따라 셰이핑되어야 하는 원시 비트를 생성합니다. (이에 대한 주목할 만한 예외는 URNG를 직접 사용하기 때문입니다 std::shuffle() .)

  • URNG 또는 분포를 실행하는 것은 수정 작업이므로 URNG 또는 분포의 단일 인스턴스화를 동시에 안전하게 호출할 수 없습니다. 자세한 내용은 C++ 표준 라이브러리의 스레드 보안을 참조하세요.

  • 여러 엔진의 미리 정의된 typedef가 제공됩니다. 이는 엔진이 사용 중인 경우 URNG를 생성하는 기본 방법입니다.

  • 대부분의 애플리케이션의 경우 가장 유용한 연결은 이 문서 뒷부분의 코드 예제에 나와 있는 uniform_int_distribution을 사용하는 mt19937 엔진입니다.

<random>에서 선택할 수 있는 여러 옵션이 있으며 오래된 C 런타임 함수 rand()보다는 이 중 하나를 사용하는 것이 좋습니다. rand()의 문제와 <random>에서 이러한 문제를 해결하는 방법에 대한 자세한 내용은 이 비디오를 참조하세요.

예제

다음 코드 예제에서는 명확하지 않은 시드로 만든 생성기를 사용하여 난수 몇 개(여기서는 5개)를 생성하는 방법을 보여 줍니다.

#include <random>
#include <iostream>

using namespace std;

int main()
{
    random_device rd;   // non-deterministic generator
    mt19937 gen(rd());  // to seed mersenne twister.
                        // replace the call to rd() with a
                        // constant value to get repeatable
                        // results.

    for (int i = 0; i < 5; ++i) {
        cout << gen() << " "; // print the raw output of the generator.
    }
    cout << endl;
}

2430338871 3531691818 2723770500 3252414483 3632920437

이러한 난수는 프로그램을 실행할 때마다 달라지는 고품질 난수이지만 유용한 범위에 포함되는 것은 아닙니다. 범위를 제어하려면 다음 코드와 같이 균일한 분포를 사용합니다.

#include <random>
#include <iostream>

using namespace std;

int main()
{
    random_device rd;   // non-deterministic generator
    mt19937 gen(rd());  // to seed mersenne twister.
    uniform_int_distribution<> dist(1,6); // distribute results between 1 and 6 inclusive.

    for (int i = 0; i < 5; ++i) {
        cout << dist(gen) << " "; // pass the generator to the distribution.
    }
    cout << endl;
}

5 1 6 1 2

다음 코드 예제에서는 벡터와 배열로 구성된 내용을 무작위 재생하는 균일하게 분포된 난수 생성기의 보다 실제적인 사용 사례 집합을 보여 줍니다.

// cl.exe /EHsc /nologo /W4 /MTd
#include <algorithm>
#include <array>
#include <iostream>
#include <random>
#include <string>
#include <vector>
#include <functional> // ref()

using namespace std;

template <typename C> void print(const C& c) {
    for (const auto& e : c) {
        cout << e << " ";
    }

    cout << endl;
}

template <class URNG>
void test(URNG& urng) {

    // Uniform distribution used with a vector
    // Distribution is [-5, 5] inclusive
    uniform_int_distribution<int> dist(-5, 5);
    vector<int> v;

    for (int i = 0; i < 20; ++i) {
        v.push_back(dist(urng));
    }

    cout << "Randomized vector: ";
    print(v);

    // Shuffle an array
    // (Notice that shuffle() takes a URNG, not a distribution)
    array<string, 26> arr = { { "H", "He", "Li", "Be", "B", "C", "N", "O", "F",
        "Ne", "Na", "Mg", "Al", "Si", "P", "S", "Cl", "Ar", "K", "Ca", "Sc",
        "Ti", "V", "Cr", "Mn", "Fe" } };

    shuffle(arr.begin(), arr.end(), urng);

    cout << "Randomized array: ";
    print(arr);
    cout << "--" << endl;
}

int main()
{
    // First run: non-seedable, non-deterministic URNG random_device
    // Slower but crypto-secure and non-repeatable.
    random_device rd;
    cout << "Using random_device URNG:" << endl;
    test(rd);

    // Second run: simple integer seed, repeatable results
    cout << "Using constant-seed mersenne twister URNG:" << endl;
    mt19937 engine1(12345);
    test(engine1);

    // Third run: random_device as a seed, different each run
    // (Desirable for most purposes)
    cout << "Using non-deterministic-seed mersenne twister URNG:" << endl;
    mt19937 engine2(rd());
    test(engine2);

    // Fourth run: "warm-up" sequence as a seed, different each run
    // (Advanced uses, allows more than 32 bits of randomness)
    cout << "Using non-deterministic-seed \"warm-up\" sequence mersenne twister URNG:" << endl;
    array<unsigned int, mt19937::state_size> seed_data;
    generate_n(seed_data.begin(), seed_data.size(), ref(rd));
    seed_seq seq(begin(seed_data), end(seed_data));
    mt19937 engine3(seq);
    test(engine3);
}

Using random_device URNG:
Randomized vector: 5 -4 2 3 0 5 -2 0 4 2 -1 2 -4 -3 1 4 4 1 2 -2
Randomized array: O Li V K C Ti N Mg Ne Sc Cl B Cr Mn Ca Al F P Na Be Si Ar Fe S He H
--
Using constant-seed mersenne twister URNG:
Randomized vector: 3 -1 -5 0 0 5 3 -4 -3 -4 1 -3 0 -3 -2 -4 5 1 -1 -1
Randomized array: Al O Ne Si Na Be C N Cr Mn H V F Sc Mg Fe K Ca S Ti B P Ar Cl Li He
--
Using non-deterministic-seed mersenne twister URNG:
Randomized vector: 5 -4 0 2 1 -2 4 4 -4 0 0 4 -5 4 -5 -1 -3 0 0 3
Randomized array: Si Fe Al Ar Na P B Sc H F Mg Li C Ti He N Mn Be O Ca Cr V K Ne Cl S
--
Using non-deterministic-seed "warm-up" sequence mersenne twister URNG:
Randomized vector: -1 3 -2 4 1 3 0 -5 5 -5 0 0 5 0 -3 3 -4 2 5 0
Randomized array: Si C Sc H Na O S Cr K Li Al Ti Cl B Mn He Fe Ne Be Ar V P Ca N Mg F
--

이 코드에서는 테스트 템플릿 함수를 사용하여 두 가지 다른 불규칙화 즉, 정수 벡터의 불규칙화 및 인덱싱된 데이터 배열의 순서 섞기를 보여 줍니다. 테스트 함수에 대한 첫 번째 호출에서는 안전하게 암호화되고 불명확하며 시드 불가능하고 반복 불가능한 URNG random_device를 사용합니다. 두 번째 테스트 실행에서는 결과가 반복 가능함을 의미하는 명확한 32비트 상수 시드와 함께 mersenne_twister_engine을 URNG로 사용합니다. 세 번째 테스트 실행은 mersenne_twister_engine의 불명확한 32비트 결과와 함께 random_device을 시드합니다. 네 번째 테스트 실행은 random_device 결과로 채워진 시드 시퀀스를 사용하여 확장됩니다. 이는 불명확한 32비트 이상 임의성(여전히 안전하게 암호화되지 않음)을 효율적으로 제공합니다. 자세한 내용을 보려면 계속 읽어보세요.

범주화된 목록

균일한 난수 생성기

URNG는 일반적으로 다음과 같은 속성 측면에서 설명합니다.

  1. 기간의 길이: 생성된 숫자 시퀀스를 반복하는 데 걸리는 반복 횟수입니다. 길수록 좋습니다.

  2. 성능: 숫자를 빠르게 생성할 수 있는 속도와 이때 사용되는 메모리의 양입니다. 작을수록 좋습니다.

  3. 품질: 생성된 시퀀스가 실제 난수에 얼마나 가까운지입니다. 이를 대개 "임의성"이라고 합니다.

다음 섹션에서는 <random>에서 제공되는 URNG(균등 난수 생성기)를 나열합니다.

비결정적 생성기

random_device 클래스
외부 디바이스를 사용하여 불명확하고 암호로 보호되는 임의 시퀀스를 생성합니다. 일반적으로 엔진을 시드하는 데 사용됩니다. 성능은 낮지만 품질은 매우 높습니다. 자세한 내용은 설명을 참조하세요.

미리 정의된 매개 변수를 사용하는 엔진 형식 정의

엔진 및 엔진 어댑터를 인스턴스화하는 데 사용됩니다. 자세한 내용은 엔진 및 분포를 참조하세요.

  • default_random_engine 기본 엔진입니다.

    typedef mt19937 default_random_engine;

  • knuth_b 크누스 엔진입니다.

    typedef shuffle_order_engine<minstd_rand0, 256> knuth_b;

  • minstd_rand0 1988 최소 표준 엔진입니다(Lewis, Goodman 및 Miller, 1969).

    typedef linear_congruential_engine<unsigned int, 16807, 0, 2147483647> minstd_rand0;

  • minstd_rand 업데이트된 최소 표준 엔진 minstd_rand0입니다(Park, Miller 및 Stockmeyer, 1993).

    typedef linear_congruential_engine<unsigned int, 48271, 0, 2147483647> minstd_rand;

  • mt19937 32비트 메르센 트위스터 엔진입니다(Matsumoto 및 Nishimura, 1998).

    typedef mersenne_twister_engine<
    unsigned int, 32, 624, 397,
    31, 0x9908b0df,
    11, 0xffffffff,
    7, 0x9d2c5680,
    15, 0xefc60000,
    18, 1812433253> mt19937;

  • mt19937_64 64비트 메르센 트위스터 엔진입니다(Matsumoto 및 Nishimura, 2000).

    typedef mersenne_twister_engine<
    unsigned long long, 64, 312, 156,
    31, 0xb5026f5aa96619e9ULL,
    29, 0x5555555555555555ULL,
    17, 0x71d67fffeda60000ULL,
    37, 0xfff7eee000000000ULL,
    43, 6364136223846793005ULL> mt19937_64;

  • ranlux24 24비트 RANLUX 엔진(마틴 뤼셔와 프레드 제임스, 1994년).

    typedef discard_block_engine<ranlux24_base, 223, 23> ranlux24;

  • ranlux24_baseranlux24에 대한 기준으로 사용됩니다.

    typedef subtract_with_carry_engine<unsigned int, 24, 10, 24> ranlux24_base;

  • ranlux48 48비트 RANLUX 엔진(마틴 뤼셔와 프레드 제임스, 1994년).

    typedef discard_block_engine<ranlux48_base, 389, 11> ranlux48;

  • ranlux48_baseranlux48에 대한 기준으로 사용됩니다.

    typedef subtract_with_carry_engine<unsigned long long, 48, 5, 12> ranlux48_base;

엔진 템플릿

엔진 템플릿은 독립형 URNG 또는 엔진 어댑터에 전달되는 기본 엔진으로 사용됩니다. 일반적으로 엔진 템플릿은 미리 정의된 형식 정의를 사용하여 인스턴스화되고 분포로 전달됩니다. 자세한 내용은 엔진 및 분포 섹션을 참조하세요.

이름 설명
linear_congruential_engine 클래스 선형 합동 알고리즘을 사용하여 임의 시퀀스를 생성합니다. 가장 간단하지만 품질이 가장 떨어집니다.
mersenne_twister_engine 클래스 메르센 트위스터 알고리즘을 사용하여 임의 시퀀스를 생성합니다. 가장 복잡하지만 품질이 가장 뛰어납니다(random_device 클래스 제외). 성능이 매우 빠릅니다.
subtract_with_carry_engine 클래스 subtract-with-carry 알고리즘을 사용하여 임의 시퀀스를 생성합니다. linear_congruential_engine을 개선한 엔진이나 mersenne_twister_engine보다 품질 및 성능이 훨씬 떨어집니다.

엔진 어댑터 템플릿

엔진 어댑터는 다른 기본 엔진을 조정하는 템플릿입니다. 일반적으로 엔진 템플릿은 미리 정의된 형식 정의를 사용하여 인스턴스화되고 분포로 전달됩니다. 자세한 내용은 엔진 및 분포 섹션을 참조하세요.

이름 설명
discard_block_engine 클래스 기본 엔진에서 반환된 값을 버려 임의의 시퀀스를 생성합니다.
independent_bits_engine 클래스 기본 엔진에서 반환한 값의 비트를 다시 압축하여 지정된 수의 비트를 사용하여 임의 시퀀스를 생성합니다.
shuffle_order_engine 클래스 기본 엔진에서 반환된 값을 다시 정렬하여 임의의 시퀀스를 생성합니다.

[엔진 템플릿]

난수 분포

다음 섹션에서는 <random> 헤더에서 제공되는 분포를 나열합니다. 분포는 후처리 메커니즘으로 일반적으로 URNG 출력을 입력으로 사용하여 정의된 통계적 확률 밀도 함수를 통해 출력을 분포시킵니다. 자세한 내용은 엔진 및 분포 섹션을 참조하세요.

균등 분포

이름 설명
uniform_int_distribution 클래스 닫힌 간격 [a, b](포함 포함)의 범위에 걸쳐 균일한 정수 값 분포를 생성합니다.
uniform_real_distribution 클래스 반 열린 간격 [a, b)(포함-제외) 내 범위 전체에서 균등 실수값(부동 소수점) 분포를 생성합니다.
generate_canonical [0, 1)(포함-제외)에서 지정된 정밀도의 실수(부동 소수점) 값의 균일한 분포를 생성합니다.

[난수 분포]

베르누이 분포

이름 설명
bernoulli_distribution 클래스 bool 값의 베르누이 분포를 생성합니다.
binomial_distribution 클래스 정수 값의 이항 분포를 생성합니다.
geometric_distribution 클래스 정수 값의 기하 분포를 생성합니다.
negative_binomial_distribution 클래스 정수 값의 음이항 분포를 생성합니다.

[난수 분포]

정규 분포

이름 설명
cauchy_distribution 클래스 실수(부동 소수점) 값의 코시 분포를 생성합니다.
chi_squared_distribution 클래스 실수(부동 소수점) 값의 카이 제곱 분포를 생성합니다.
fisher_f_distribution 클래스 실제(부동 소수점) 값의 F 분포(Snedecor의 F 분포 또는 Fisher-Snedecor 분포라고도 함)를 생성합니다.
lognormal_distribution 클래스 실수(부동 소수점) 값의 대수 정규 분포를 생성합니다.
normal_distribution 클래스 실수(부동 소수점) 값의 정규(가우스) 분포를 생성합니다.
student_t_distribution 클래스 실수값(부동 소수점)의 Student t 분포를 생성합니다.

[난수 분포]

푸아송 분포

이름 설명
exponential_distribution 클래스 실수(부동 소수점) 값의 지수 분포를 생성합니다.
extreme_value_distribution 클래스 실수(부동 소수점) 값의 극단값 분포를 생성합니다.
gamma_distribution 클래스 실수(부동 소수점) 값의 감마 분포를 생성합니다.
poisson_distribution 클래스 정수 값의 푸아송 분포를 생성합니다.
weibull_distribution 클래스 실수(부동 소수점) 값의 와이불 분포를 생성합니다.

[난수 분포]

표본 분포

이름 설명
discrete_distribution 클래스 이산 정수 분포를 생성합니다.
piecewise_constant_distribution 클래스 실수(부동 소수점) 값의 부분 일정 분포를 생성합니다.
piecewise_linear_distribution 클래스 실수(부동 소수점) 값의 부분 선형 분포를 생성합니다.

[난수 분포]

유틸리티 함수

이 섹션에서는 <random> 헤더에서 제공되는 일반 유틸리티 함수를 나열합니다.

이름 설명
seed_seq 클래스 편향되지 않은 암호화된 시드 시퀀스를 생성합니다. 임의 변량 스트림의 복제를 피하는 데 사용됩니다. 엔진에서 여러 URNG가 인스턴스화되는 경우 유용합니다.

연산자

이 섹션에서는 <random> 헤더에서 제공되는 연산자를 나열합니다.

이름 설명
operator== 연산자의 좌변에 있는 URNG가 우변에 있는 엔진과 같은지 테스트합니다.
operator!= 연산자의 좌변에 있는 URNG가 우변에 있는 엔진과 다른지 테스트합니다.
operator<< 스트림에 상태 정보를 씁니다.
operator>> 스트림에 상태 정보를 추출합니다.

엔진 및 분포

에 정의된 각 클래스 템플릿 범주에 대한 자세한 내용은 다음 섹션을 참조하세요 <random>. 이러한 클래스 템플릿 범주는 모두 형식을 인수로 사용하고 공유 템플릿 매개 변수 이름을 사용하여 다음과 같이 실제 인수 형식으로 허용되는 형식의 속성을 설명합니다.

  • IntTypeshort, int, long, long long, unsigned short, unsigned int, unsigned long 또는 unsigned long long을 나타냅니다.

  • UIntTypeunsigned short, unsigned int, unsigned long 또는 unsigned long long을 나타냅니다.

  • RealTypefloat, double 또는 long double을 나타냅니다.

엔진

템플릿 엔진 및 엔진 어댑터 템플릿은 해당 매개 변수가 작성된 발생기를 사용자 지정하는 템플릿입니다.

엔진은 인스턴스(생성기)가 최소값과 최대값 사이에 균일하게 분산된 난수의 소스 역할을 하는 클래스 또는 클래스 템플릿입니다. 엔진 어댑터는 몇 가지 다른 난수 엔진에서 생성한 값을 가져와 이러한 값에 몇 가지 종류의 알고리즘을 적용하여 여러 임의성 속성을 갖는 값의 시퀀스를 제공합니다.

모든 엔진 및 엔진 어댑터에는 다음 멤버가 있습니다.

  • typedefnumeric-typeresult_type은 생성기의 operator()에서 반환한 형식입니다. numeric-type은 인스턴스화할 때 템플릿 매개 변수로 전달됩니다.

  • result_type operator()는 min()과 max() 사이에 균등하게 분포된 값을 반환합니다.

  • result_type min()은 생성기의 operator()에서 반환하는 최소값을 반환합니다. 엔진 어댑터는 기본 엔진의 min() 결과를 사용합니다.

  • result_type max()는 생성기의 operator()에서 반환하는 최대값을 반환합니다. result_type이 정수 계열(정수 값) 형식이면 max()는 실제로 반환될 수 있는 최대값이고(포함) result_type이 부동 소수점(실수 값) 형식이면 max()는 반환될 수 있는 모든 값보다 큰 값 중 가장 작은 값입니다(제외). 엔진 어댑터는 기본 엔진의 max() 결과를 사용합니다.

  • void seed(result_type s)는 시드 값 s로 생성기를 시드합니다. 엔진의 경우 기본 매개 변수 지원을 위해 서명은 void seed(result_type s = default_seed)입니다. 엔진 어댑터는 별도의 void seed()를 정의합니다. 다음 하위 섹션을 참조하세요.

  • template <class Seq> void seed(Seq& q) 를 사용하여 생성기를 시드합니다 seed_seqSeq.

  • 인수 result_type x가 있는 명시적 생성자로, 마치 seed(x)를 호출하는 것처럼 시드된 생성기를 만듭니다.

  • 인수 seed_seq& seq가 있는 명시적 생성자로, 마치 seed(seq)를 호출하는 것처럼 시드된 생성기를 만듭니다.

  • void discard(unsigned long long count)는 효율적으로 operator()를 count번 호출하여 각 값을 버립니다.

엔진 어댑터는 다음 구성원를 추가적으로 지원합니다. Engine은 엔진 어댑터의 첫 번째 템플릿 매개 변수로, 기본 엔진의 형식을 지정합니다.

  • 기본 엔진의 기본 생성자에서 생성기를 초기화하는 기본 생성자입니다.

  • 인수가 const Engine& eng인 명시적 생성자입니다. 기본 엔진을 사용하여 복사 생성을 지원하기 위한 생성자입니다.

  • 인수가 Engine&& eng인 명시적 생성자입니다. 기본 엔진을 사용하여 이동 생성을 지원하기 위한 생성자입니다.

  • 기본 엔진의 기본 시드 값을 사용하여 생성기를 초기화하는 void seed()입니다.

  • 생성기를 생성하는 데 사용된 기본 엔진을 반환하는 const Engine& base() 속성 함수입니다.

모든 엔진은 operator()에 대한 후속 호출로 생성되는 값의 시퀀스를 결정하는 상태를 유지 관리합니다. 동일한 형식의 엔진에서 인스턴스화된 두 생성기의 상태는 operator== 및 operator!=를 사용하여 비교할 수 있습니다. 비교한 결과 두 상태가 동일하면 두 생성기는 동일한 값의 시퀀스를 생성합니다. 개체의 상태는 생성기의 operator<<를 사용하여 32비트 부호 없는 값의 시퀀스로 스트림에 저장할 수 있습니다. 상태를 저장하더라도 상태는 변경되지 않습니다. 저장된 상태는 operator>>를 사용하여 동일한 형식의 엔진에서 인스턴스화된 생성기로 읽을 수 있습니다.

분포

난수 분포는 인스턴스가 엔진에서 가져온 균일하게 분산된 난수 스트림을 특정 분포가 있는 난수 스트림으로 변환하는 클래스 또는 클래스 템플릿입니다. 모든 분포에는 다음 멤버가 있습니다.

  • typedefnumeric-typeresult_type은 분포의 operator()에서 반환한 형식입니다. numeric-type은 인스턴스화할 때 템플릿 매개 변수로 전달됩니다.

  • template <class URNG> result_type operator()(URNG& gen)는 gen을 균등하게 분포된 난수 값의 소스와 저장된 분포 매개 변수로 사용하여 분포 정의에 따라 분포된 값을 반환합니다.

  • template <class URNG> result_type operator()(URNG& gen, param_type p)는 gen을 균등하게 분포된 난수 값의 소스와 매개 변수 구조 p로 사용하여 분포 정의에 따라 분포된 값을 반환합니다.

  • typedefunspecified-typeparam_type은 operator()로 선택적으로 전달되는 매개 변수 패키지로, 저장된 매개 변수 대신 반환 값을 생성하는 데 사용됩니다.

  • const param& 생성자는 인수에서 저장된 매개 변수를 초기화합니다.

  • param_type param() const는 저장된 매개 변수를 가져옵니다.

  • void param(const param_type&)은 인수에서 저장된 매개 변수를 설정합니다.

  • result_type min()은 분포의 operator()에서 반환하는 최소값을 반환합니다.

  • result_type max()는 분포의 operator()에서 반환하는 최대값을 반환합니다. result_type이 정수 계열(정수 값) 형식이면 max()는 실제로 반환될 수 있는 최대값이고(포함) result_type이 부동 소수점(실수 값) 형식이면 max()는 반환될 수 있는 모든 값보다 큰 값 중 가장 작은 값입니다(제외).

  • void reset()은 캐시된 모든 값을 버립니다. 따라서 operator()에 대한 다음 호출의 결과는 호출 전 엔진에서 얻은 어떠한 값의 영향도 받지 않습니다.

매개 변수 구조는 분포에 필요한 모든 매개 변수를 저장하는 개체입니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

  • typedefdistribution-typedistribution_type는 분포의 형식입니다.

  • 분산 생성자가 가져오는 것과 동일한 매개 변수 목록을 가져오는 하나 이상의 생성자입니다.

  • 분산과 동일한 매개 변수-액세스 함수입니다.

  • 같음 및 다름 비교 연산자입니다.

자세한 내용은 이 문서의 앞에서 링크되어 있는, 이 섹션의 바로 아래 하위 항목을 참조하세요.

설명

아래 비교 테이블에 표시된 것처럼 Visual Studio에는 mt19937 및 random_device라는 매우 유용한 URNG가 있습니다.

URNG 고속 암호로 보호 시드 가능 명확함
mt19937 예 없음 네 예*
random_device 없음 네 없음 아니요

* 알려진 시드와 함께 제공되는 경우

ISO C++ 표준에서는 random_device를 암호로 보호하도록 요구하지 않지만 Visual Studio에서 이 URNG는 암호로 보호되도록 구현되었습니다. ("암호화 보안"이라는 용어는 보장을 의미하지는 않지만 최소한의 엔트로피 수준을 의미하므로 지정된 임의화 알고리즘이 제공하는 예측 가능성 수준을 나타냅니다. 자세한 내용은 위키백과 문서 암호화 보안 의사 암호 번호 생성기를 참조하세요.) ISO C++ 표준에는 이 값이 필요하지 않으므로 다른 플랫폼은 간단한 의사 난수 생성기(암호화적으로 안전하지 않음)로 구현 random_device 할 수 있으며 다른 생성기의 시드 원본으로만 적합할 수 있습니다. 플랫폼 간 코드에서 random_device를 사용하는 경우 이러한 플랫폼의 설명서를 참조하세요.

정의된 대로 random_device의 결과는 재현될 수 없으며 다른 URNG보다 훨씬 느리게 실행되는 부작용이 발생할 수 있습니다. 코드 예제에 나와 있는 것처럼, random_device에 대한 호출을 통해 시드하려고 하더라도 암호로 보호할 필요가 없는 대부분의 애플리케이션에서는 mt19937 또는 유사한 엔진을 사용합니다.

참고 항목

헤더 파일 참조