c/c++语言开发共享（（float）rand（）/（float）的含义（（1 << 31） – 1））

表面上是的。 但它在两个主要方面是错误的：

请注意，如果您不想恢复值1（通常是这种情况），则在分母上使用RAND_MAX + 1.0 。 1.0强制浮动点评估：如果写入RAND_MAX + 1则存在溢出整数类型的风险。

rand函数返回0到RAND_MAX之间的值。 该程序假设RAND_MAX为2 ^ 31 – 1并且将结果除以该数字。

所以，是的，如果上述假设为真，则此宏给出[0,1]中的数字。 它不是一个统一的随机分布，而是一个“伪随机”值。

至少这是它应该做的。 此表达式(1 << 31)调用未定义的行为（假设int为32位或更小），因为常量1类型为int而左移31则将其置于int的范围之外。 实际上，如果使用了两个补码表示，一些编译器将允许这种移位，然后后面的-1将把它放回范围内，但这不能依赖。

通过使用(1U << 31)可以避免这种未定义的行为，这使得常量1具有unsigned int类型，以便将其移动到范围内。 更好的选择是忘记移位和减法，只使用0x7fffffff 。

但为了最大程度的可移植性，它应该定义如下：

 #define random ((float)rand() / RAND_MAX) 

但仍然存在问题。 float通常具有23位尾数。 如果rand返回32位值，则无法获得良好的数字分布。 最好使用double ，它有一个52位的尾数：

 #define random ((double)rand() / RAND_MAX) 

我的猜测是，这只是在区间[0,1]上从均匀分布产生一个随机数; 它是否正确？

不可以。代码可能永远不会返回1.0f也不会返

#define random ((float) rand() / (float)((1 << 31) - 1))有很多问题。 这是弱代码。

精度损失 ：典型float的精度约为24位。 转换rand()的结果，如果它超过24位，则会产生一个float ，由于四舍五入， float值可能与原值不同。 这削弱/破坏了随机数生成的均匀性 。 不同的rand()结果会得出相同的答案。 另见@Olaf

解决这个问题是有问题的，因为OP显然需要来自集合[0,1 / 2,147,483,648,2 / 2,147,483,648，...... 2,147,483,647 / 2,147,483,648]的均匀随机数，考虑到float的可能精度限制，这是不可能的。

最糟糕的是， (1 << 31)是未定义的行为 UB，除非int至少为33位长。 将1移动到符号位置是UB。 C11dr§6.5.74。

要避免UB，请使用((1ul << 31) - 1) 。

然而，使用幻数((1ul << 31) - 1)并不像基于RAND_MAX的分数那样强大。

进一步(float) ((1ul << 31) - 1)可能遭受如上所述的精度损失，因为它形成值2147483648.0f而不是不可获得的2147483647.0f 。 OP的代码可能永远不会生成1.0f 。

我怀疑OP确实需要[0..1]结果而不是[0..1]。 两者都在下面。

 // generate a `double` in the range [0 ... 1) #define random0to_almost1 (rand() / (RAND_MAX + 1.0)) // or // generate a `double` in the range [0 ... 1] #define random0to1 (rand() / (RAND_MAX + 0.0)) 

请注意， RAND_MAX需要超过double精度（典型值为53位），则会受到OP的原始代码影响。

为了应对，一个缓解步骤是确保完全完成RAND_MAX + 1.0 。 在非常常见但不是C指定的情况下， RAND_MAX是2_minus_1的幂。 所以RAND_MAX/2 + 1是一个int和2的精确幂。将int转换为double肯定是精确的 。

 #define random0to_almost1 (rand() / (2.0*(RAND_MAX/2 + 1))) 

float解决方案将是

 // This value is platform dependent, but very common // Do not aa highly portable generation method yet. #define FLT_POWER2_INTEGER_LIMIT (1ul << 24) #define random0to_almost1 (  (rand() % FLT_POWER2_INTEGER_LIMIT) /  (RAND_MAX % FLT_POWER2_INTEGER_LIMIT + 1.0f)  )