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C++中常用rand()函数生成随机数，但严格意义上来讲生成的只是伪随机数（pseudo-random integral number）。生成随机数时需要我们指定一个种子，如果在程序内循环，那么下一次生成随机数时调用上一次的结果作为种子。但如果分两次执行程序，那么由于种子相同，生成的“随机数”也是相同的。

在工程应用时，我们一般将系统当前时间(Unix时间)作为种子，这样生成的随机数更接近于实际意义上的随机数。给一下例程如下：

#include <iostream>
#include <ctime>
#include <cstdlib>
using namespace std;

int main()
{
double random(double,double);
srand(unsigned(time(0)));
for(int icnt = 0; icnt != 10; ++icnt)
cout << "No." << icnt+1 << ": " << int(random(0,10))<< endl;
return 0;
}

double random(double start, double end)
{
return start+(end-start)*rand()/(RAND_MAX + 1.0);
}
/* 运行结果
* No.1: 3
* No.2: 9
* No.3: 0
* No.4: 9
* No.5: 5
* No.6: 6
* No.7: 9
* No.8: 2
* No.9: 9
* No.10: 6
*/
利用这种方法能不能得到完全意义上的随机数呢？似乎9有点多哦？却没有1,4,7？！我们来做一个概率实验，生成1000万个随机数，看0-9这10个数出现的频率是不是大致相同的。程序如下：
#include <iostream>
#include <ctime>
#include <cstdlib>
#include <iomanip>
using namespace std;

int main()
{
double random(double,double);
int a[10] = {0};
const int Gen_max = 10000000;
srand(unsigned(time(0)));

for(int icnt = 0; icnt != Gen_max; ++icnt)
switch(int(random(0,10)))
{
case 0: a[0]++; break;
case 1: a[1]++; break;
case 2: a[2]++; break;
case 3: a[3]++; break;
case 4: a[4]++; break;
case 5: a[5]++; break;
case 6: a[6]++; break;
case 7: a[7]++; break;
case 8: a[8]++; break;
case 9: a[9]++; break;
default: cerr << "Error!" << endl; exit(-1);
}

for(int icnt = 0; icnt != 10; ++icnt)
cout << icnt << ": " << setw(6) << setiosflags(ios::fixed) << setprecision(2) << double(a[icnt])/Gen_max*100 << "%" << endl;

return 0;
}

double random(double start, double end)
{
return start+(end-start)*rand()/(RAND_MAX + 1.0);
}
/* 运行结果
* 0: 10.01%
* 1: 9.99%
* 2: 9.99%
* 3: 9.99%
* 4: 9.98%
* 5: 10.01%
* 6: 10.02%
* 7: 10.01%
* 8: 10.01%
* 9: 9.99%
*/
可知用这种方法得到的随机数是满足统计规律的。

另：在Linux下利用GCC编译程序，即使我执行了1000000次运算，是否将random函数定义了inline函数似乎对程序没有任何影响，有理由相信，GCC已经为我们做了优化。但是冥冥之中我又记得要做inline优化得加O3才行...

不行，于是我们把循环次数改为10亿次，用time命令查看执行时间：
chinsung@gentoo ~/workspace/test/Debug $ time ./test
0: 10.00%
1: 10.00%
2: 10.00%
3: 10.00%
4: 10.00%
5: 10.00%
6: 10.00%
7: 10.00%
8: 10.00%
9: 10.00%

real 2m7.768s
user 2m4.405s
sys 0m0.038s
chinsung@gentoo ~/workspace/test/Debug $ time ./test
0: 10.00%
1: 10.00%
2: 10.00%
3: 10.00%
4: 10.00%
5: 10.00%
6: 10.00%
7: 10.00%
8: 10.00%
9: 10.00%

real 2m7.269s
user 2m4.077s
sys 0m0.025s

前一次为进行inline优化的情形，后一次为没有作inline优化的情形，两次结果相差不大，甚至各项指标后者还要好一些，不知是何缘由...

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random函数不是ANSI C标准，不能在gcc,vc等编译器下编译通过。 可改用C++下的rand函数来实现。 1、C++标准函数库提供一随机数生成器rand，返回0－RAND_MAX之间均匀分布的伪随机整数。 RAND_MAX必须至少为32767。rand()函数不接受参数，默认以1为种子（即起始值）。 随机数生成器总是以相同的种子开始，所以形成的伪随机数列也相同，失去了随机意义。（但这样便于程序调试）
2、C++中另一函数srand（），可以指定不同的数（无符号整数变元）为种子。但是如果种子相同，伪随机数列也相同。一个办法是让用户输入种子，但是仍然不理想。
3、 比较理想的是用变化的数，比如时间来作为随机数生成器的种子。 time的值每时每刻都不同。所以种子不同，所以，产生的随机数也不同。
// C++随机函数（VC program）
#include <stdio.h>
#include <iostream>
#include <time.h>
using namespace std;
#define MAX 100
int main(int argc, char* argv[])
{ srand( (unsigned)time( NULL ) );//srand()函数产生一个以当前时间开始的随机种子.应该放在for等循环语句前面 不然要很长时间等待
　　 for (int i=0;i<10;i++)
　　 cout<<rand()%MAX<<endl;//MAX为最大值，其随机域为0~MAX-1
　　 return 0;
}
二、rand()的用法
rand()不需要参数，它会返回一个从0到最大随机数的任意整数，最大随机数的大小通常是固定的一个大整数。 这样，如果你要产生0~10的10个整数，可以表达为：
　　int N = rand() % 11;
这样，N的值就是一个0~10的随机数，如果要产生1~10，则是这样：
　　int N = 1 + rand() % 10;
　　总结来说，可以表示为：
　　a + rand() % n
其中的a是起始值，n是整数的范围。 　　a + rand() % (b-a+1) 就表示　ａ～ｂ之间的一个随机数若要0~1的小数，则可以先取得0~10的整数，然后均除以10即可得到随机到十分位的10个随机小数，若要得到随机到百分位的随机小数，则需要先得到0~100的10个整数，然后均除以100，其它情况依此类推。
通常rand()产生的随机数在每次运行的时候都是与上一次相同的，这是有意这样设计的，是为了便于程序的调试。若要产生每次不同的随机数，可以使用srand( seed )函数进行随机化，随着seed的不同，就能够产生不同的随机数。
如大家所说，还可以包含time.h头文件，然后使用srand(time(0))来使用当前时间使随机数发生器随机化，这样就可以保证每两次运行时可以得到不同的随机数序列(只要两次运行的间隔超过1秒)。

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situational type 情境类型

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speech act assignment 言语行为指定

speech continuum 言语连续体

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speech retrieval 语音检索

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speech synthesis 语音合成

speech translation system 语音翻译系统

speech understanding system 语音理解系统

spreading activation model 扩散激发模型

standard deviation 标准差

Standard Generalized Markup Language 标准通用标示语言

start-bound complement 接头词

state of affairs algebra 事态代数

state transition diagram 状态转移图

statement kernel 句核

static attribute list 静态属性表

statistical analysis 统计分析

Statistical Linguistics 统计语言学

statistical significance 统计意义

stem 词干

stimulus-response theory 刺激反应理论 

stochastic approach to parsing 概率式句法剖析 [句法剖析的随机方法]

stop 爆破音

Stratificational Grammar 阶层语法 [层级语法]

string 字串[串；字符串]

string manipulation language 字串操作语言 

string matching 字串匹配 [字符串]

structural ambiguity 结构歧义

Structural Linguistics 结构语言学

structural relation 结构关系

structural transfer 结构转换

structuralism 结构主义

structure 结构

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subcategorization 次类划分 [下位范畴化]

subjunctive 假设的

sublanguage 子语言

subordinate 从属关系

subordinate clause 从属子句 [从句;子句]

subordination 从属

substitution rule 代换规则 [置换规则]

substrate 底层语言

suffix 后缀

superordinate 上位的

superstratum 上层语言

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suprasegmental 超音段的

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syllable 音节

syllable structure constraint 音节结构限制

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synchronic 同步的

synonym 同义词

syntactic category 句法类别 

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syntagm 句段 

syntagmatic 组合关系 [结构段的;组合的]

Syntax 句法

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tag 标记

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telescopic compound 套装合并

template 模板

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temporal logic 时间逻辑 [时序逻辑]

temporal marker 时貌标记

tense 时态

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text 文本

text analyzing 文本分析

text coherence 文本一致性

text generation 文本生成 [篇章生成]

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text planning 文本规划

text proofreading 文本校对

text retrieval 文本检索

text structure 文本结构 [篇章结构]

text summarization 文本自动摘要 [篇章摘要]

text understanding 文本理解

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thematic role 题旨角色

thematic structure 题旨结构

theorem 定理

thesaurus 同义词辞典

theta role 题旨角色

theta-grid 题旨网格

token 实类 [标记项]

tone 音调

tone language 音调语言

tone sandhi 连调变换

top-down 由上而下 [自顶向下]

topic 主题

topicalization 主题化 [话题化]

trace 痕迹

Trace Theory 痕迹理论 

training 训练

transaction 异动 [处理单位]

transcription 转写 [抄写;速记翻译]

transducer 转换器

transfer 转移

transfer approach 转换方法

transfer framework 转换框架

transformation 变形 [转换]

Transformational Grammar 变形语法 [转换语法]

transitional state term set 转移状态项集合

transitivity 及物性

translation 翻译

translation equivalence 翻译等值性

translation memory 翻译记忆

transparency 透明性

tree 树状结构 [树]

Tree Adjoining Grammar 树形加接语法 [树连接语法]

treebank 树图资料库[语法关系树库]

trigram 三连词

t-score t-数

turing machine 杜林机 [图灵机]

turing test 杜林测试 [图灵试验]

type 类型

type/token node 标记类型/实类节点

type-feature structure 类型特征结构

typology 类型学

ultimate constituent 终端成分

unbounded dependency 无界限依存

underlying form 基底型式 

underlying structure 基底结构

unification 连并 [合一]

Unification-based Grammar 连并为本的语法 [基于合一的语法]

Universal Grammar 普遍性语法

universal instantiation 普遍例式

universal quantifier 全称范域词

unknown word 未知词 [未定义词]

unrestricted grammar 非限制型语法

usage flag 使用旗标

user interface 使用者界面 [用户界面]

Valence Grammar 结合价语法

Valence Theory 结合价理论

valency 结合价

variance 变异数 [方差]

verb 动词

verb phrase 动词组 [动词短语]

verb resultative compound 动补复合词

verbal association 词语联想

verbal phrase 动词组

verbal production 言语生成

vernacular 本地话

V-O construction (verb-object) 动宾结构

vocabulary 字汇

vocabulary entry 词条

vocal track 声道

vocative 呼格

voice recognition 声音辨识 [语音识别]

vowel 母音

vowel harmony 母音和谐 [元音和谐]

waveform 波形

weak verb 弱化动词

Whorfian hypothesis Whorfian 假说

word 词

word frequency 词频

word frequency distribution 词频分布

word order 词序

word segmentation 分词

word segmentation standard for Chinese 中文分词规范 

word segmentation unit 分词单位 [切词单位]

word set 词集

working memory 工作记忆 [工作存储区]

world knowledge 世界知识

writing system 书写系统

X-Bar Theory X标杠理论 ["x"阶理论]

Zipf's Law 利夫规律 [齐普夫定律]

SCI检索号

1.进入图书馆主页；

2.选择“电子数据库”；

3.选择外文数据库中的“Web of Science”，进入到“http://isiknowledge.com”；

4.选择“Web of Science”选项卡，再点击下面的“检索”选项卡；

5.检索范围选择“标题”，然后在检索文本框中输入文章名“ New spiking cortical model for invariant texture retrieval and image processing”，点击“检索”按钮；

6.在检索结果中，其中只有一个结果，点击标题链接，弹出一个页面；

7.在新页面底部的“输出记录”第1步中选择“全记录”，第2步选择“保存为HTML格式”，点击“保存”按钮；

8.打开保存的页面，底部有“UT ISI:000272484200010”，这个就是文章的SCI检索号。

注意：

(a)如果在上述第5步中选择通过作者检索，往往得不到检索结果，就其原因是不同的缩写规则、姓名次序，以及很弱的查询功能。比如对于上述文章，通过输入文章的作者Kun Zhan或者Zhan kun或者K Zhan都检索不到这篇文章。

(b)在上述第4步中，如果不选择“Web of Science”，则系统默认进入到“所有数据库”选项卡。在此选项卡下重复上述第5步，则会出现三个结果，对这三个结果分别重复上述6－8步，则分别得到UT MEDLINE:19906586,UT ISI:000272484200010,UT INSPEC:11004876，其中只有UT ISI:000272484200010是SCI检索号，其余两个检索号表示这篇文章同时被其他数据库检索。

(c)上述注意事项(b)中也可以通过“作者”检索，比如输入Zhan Kun，列出作者所有的文章，点击“ New spiking cortical model for invariant texture retrieval and image processing”，重复6－8步，最后得到UT MEDLINE:19906586，也可能是其他检索号，不一定是SCI检索号。

EI检索号

1、2步同上；

3.选择外文数据库中的“Ei Compendex Web”，进入到Engineering Village主页；

4.在Search in中选Title，在Search for中填写文章名，比如：“Image classification based on pyramid histogram of topics”,点击search按钮；

5.在检索结果中点击Detailed，弹出详细结果；

6.其中Accession number: 20094712491983便是EI检索号。

需要注意的是，有些文章，包括会议文章，发表之后很快会被EI检索，有些则不然，延迟半年甚至一年才会被检索。


来源于：http://zengyiqiang2006.blog.163.com/blog/static/10286822620114534553537/ 

1) 在C标准库里面，使用atoi：

#include <cstdlib> 
#include <string>

std::string text = "152"; 
int number = std::atoi( text.c_str() ); 
if (errno == ERANGE) //可能是std::errno 
{ 
 //number可能由于过大或过小而不能完全存储 
} 
else if (errno == ????) 
//可能是EINVAL 
{ 
 //不能转换成一个数字 
}

2) 在C++标准库里面，使用stringstream：(stringstream 可以用于各种数据类型之间的转换)

#include <sstream> 
#include <string>

std::string text = "152"; 
int number; 
std::stringstream ss;

ss << text;//可以是其他数据类型
ss >> number; //string -> int
if (! ss.good()) 
{ 
//错误发生 
}

ss << number;// int->string
string str = ss.str(); 
if (! ss.good()) 
{ 
 //错误发生 
}

3) 在Boost库里面，使用lexical_cast：

#include <boost/lexical_cast.hpp> 
#include <string>

try 
{ 
 std::string text = "152"; 
 int number = boost::lexical_cast< int >( text ); 
} 
catch( const boost::bad_lexical_cast & ) 
{ 
 //转换失败 
}                      

2.string 转 CString
CString.format(”%s”, string.c_str());
用c_str()确实比data()要好；

3.char 转 CString
CString.format(”%s”, char*);

4.char 转 string
string s(char *);
只能初始化，在不是初始化的地方最好还是用assign().

5.string 转 char *
char *p = string.c_str();

6.CString 转 string
string s(CString.GetBuffer());
GetBuffer()后一定要ReleaseBuffer(),否则就没有释放缓冲区所占的空间.

7.字符串的内容转换为字符数组和C—string
(1)  data(),返回没有”\0“的字符串数组
(2)  c_str()，返回有”\0“的字符串数组
(3)  copy()

8.CString与int、char*、char[100]之间的转换

(1) CString互转int

将字符转换为整数，可以使用atoi、_atoi64或atol。而将数字转换为CString变量，可以使用CString的Format函数。如
CString s;
int i = 64;
s.Format(”%d”, i)
Format函数的功能很强，值得你研究一下。

void CStrDlg::OnButton1()
{
   CString
   ss=”1212.12″;
   int temp=atoi(ss);
   CString aa;
   aa.Format(”%d”,temp);
   AfxMessageBox(”var is ” + aa);
}

(2) CString互转char*

///char * TO cstring
CString strtest;
char * charpoint;
charpoint=”give string a value”; //?
strtest=charpoint;

///cstring TO char *
charpoint=strtest.GetBuffer(strtest.GetLength());

(3) 标准C里没有string,char *==char []==string, 可以用CString.Format(”%s”,char *)这个方法来将char *转成CString。
    要把CString转成char *，用操作符（LPCSTR）CString就可以了。
    CString转换 char[100]
   char a[100];
   CString str(”aaaaaa”);
   strncpy(a,(LPCTSTR)str,sizeof(a));