Полезность `rand ()` - или кто должен вызывать `srand ()`?

Вместо этого используйте новый заголовок <random>. Он позволяет использовать несколько экземпляров движка, используя разные алгоритмы и, что более важно для вас, независимые начальные числа.

[править] Чтобы ответить на «полезную» часть, rand генерирует случайные числа. Вот для чего это нужно. Если вам нужен детальный контроль, в том числе воспроизводимость, вы должны иметь не только известное начальное число, но и известный алгоритм. srand в лучшем случае дает фиксированное начальное число, так что в любом случае это не полное решение.

Что ж, очевидная вещь, о которой несколько раз говорили другие, - используйте новые генераторы C ++ 11. Однако я повторяю это по другой причине.
Вы используете результат для научных расчетов, а rand обычно реализует довольно плохой генератор (в то же время во многих основных реализациях используется MT19937, который кроме восстановления плохого состояния не так уж и плохо, но у вас нет гарантии для конкретного алгоритма, и по крайней мере один основной компилятор все еще использует действительно плохой LCG).

Не делайте научных расчетов с плохим генератором. На самом деле не имеет значения, есть ли у вас такие вещи, как гиперплоскости в ваших случайных числах, если вы играете в какую-нибудь глупую игру, стреляющую маленькими птицами на своем мобильном телефоне, но это имеет большое значение для научного моделирования. Никогда не используйте плохой генератор. Не надо.

Важное примечание: std::random_shuffle (версия с двумя параметрами) может фактически вызывать rand, что является ловушкой, о которой следует помнить, если вы используете его, даже если в противном случае вы используете новые генераторы C ++ 11, найденные в <random>.

Что касается реальной проблемы, то дважды (или даже чаще) позвонить srand - не проблема. В принципе, вы можете вызывать его так часто, как хотите, все, что он делает, - это изменяет начальное значение и, как следствие, псевдослучайную последовательность, которая следует за ним. Мне интересно, почему библиотека XML вообще захочет называть это, но они правы в своем ответе, для них это не незаконно. Но это также не имеет значения.
Единственное, что нужно сделать, это убедиться, что либо вас не волнует получение какой-либо конкретной псевдослучайной последовательности (т. Е. подойдет любая последовательность, вы не заинтересованы в воспроизведении точной последовательности), или вы последним вызываете srand, который отменяет любые предыдущие вызовы.

Тем не менее, реализовать собственный генератор с хорошими статистическими характеристиками и достаточно длительным периодом в 3-5 строк кода тоже не так уж и сложно, с небольшой осторожностью. Основное преимущество (помимо скорости) заключается в том, что вы точно контролируете, где находится ваше состояние и кто его изменяет.
Маловероятно, что вам когда-либо понадобятся периоды, намного превышающие 2 ¹²⁸ из-за явного запрещая время на самом деле потреблять столько чисел. Компьютер с частотой 3 ГГц, потребляющий одно число каждый цикл, будет работать в течение 10 ²¹ лет за период 2 ¹²⁸, так что для людей особых проблем не возникнет. со средней продолжительностью жизни. Даже если предположить, что суперкомпьютер, на котором вы запускаете симуляцию, в триллион раз быстрее, ваши праправнуки не доживут до конца этого периода.
Что касается периодов вроде 2 ^{19937 Какие современные «современные» генераторы действительно смешны, они пытаются улучшить генератор не на том конце, если вы спросите меня (лучше убедиться, что они статистически устойчивы и что они быстро оправятся от худшего случая состояние и др.). Но, конечно, здесь мнения могут отличаться.}

На этом сайте перечислены несколько быстрых генераторов с реализациями. Это генераторы xorshift в сочетании с шагом сложения или умножения и небольшим (от 2 до 64 машинных слов) лагом, что приводит к быстрым и высококачественным генераторам (также есть набор тестов, и автор сайта написал пару документы по этой теме тоже). Я сам использую модификацию одного из них (128-битная версия с двумя словами, перенесенная на 64-битную, с соответствующим изменением троек сдвига).

Эта проблема решается в C ++ 11 генерации случайных чисел, т.е. вы можете создать экземпляр класса:

std::default_random_engine e1

что позволяет вам полностью контролировать только случайные числа, сгенерированные из объекта e1 (в отличие от того, что будет использоваться в libxml). Таким образом, общее практическое правило состоит в том, чтобы использовать новую конструкцию, поскольку вы можете генерировать свои случайные числа независимо.

Очень хорошая документация

Чтобы решить ваши проблемы - я также считаю, что было бы плохой практикой вызывать srand() в такой библиотеке, как libxml. Однако дело в том, что srand() и rand() не предназначены для использования в контексте, в котором вы их пытаетесь использовать - их достаточно, когда вам просто нужны некоторые случайные числа, как это делает libxml. Однако, когда вам нужна воспроизводимость и вы уверены, что независимы от других, новый заголовок <random> - это то, что вам нужно. Итак, подытоживая, я не думаю, что это хорошая практика со стороны библиотеки, но их трудно винить в этом. Кроме того, я не мог представить, чтобы они это изменили, поскольку от этого, вероятно, зависят миллионы других программ.

Настоящий ответ здесь заключается в том, что если вы хотите быть уверены, что ВАША последовательность случайных чисел не будет изменена чьим-либо кодом, вам нужен контекст случайных чисел, который является частным для ВАШЕЙ работы. Обратите внимание, что вызов srand - это лишь небольшая часть этого. Например, если вы вызываете какую-то функцию из другой библиотеки, которая вызывает rand, это также нарушит последовательность ВАШИХ случайных чисел.

Другими словами, если вы хотите предсказуемого поведения вашего кода, основанного на генерации случайных чисел, он должен быть полностью отделен от любого другого кода, который использует случайные числа.

Другие предложили использовать генерацию случайных чисел C ++ 11, которая является одним из решений.

В Linux и других совместимых библиотеках вы также можете использовать rand_r, который принимает указатель на unsigned int на начальное значение, которое используется для этой последовательности. Итак, если вы инициализируете эту переменную seed, а затем используете ее со всеми вызовами rand_r, она будет создавать уникальную последовательность для ВАШЕГО кода. Это, конечно, все тот же старый генератор rand, только отдельное семя. Основная причина, по которой я имею это в виду, заключается в том, что вы можете довольно легко сделать что-то вроде этого:

int myrand()
{
   static unsigned int myseed = ... some initialization of your choice ...;
   return rand_r(&myseed);
}

и просто вызовите myrand вместо std::rand (и должно быть возможно работать с std::random_shuffle, который принимает параметр случайного генератора)