今天下班路上，想到了这个有意思的话题，回来让腾讯元宝帮我写了测试代码，不到5分钟，就测试出来结论了。

#include <iostream>
#include <random>
#include <chrono>
#include <array>

const int TOTAL = 1000000; // 每组测试100万次

// 方案一：ASCII计算法
void method1_rand() {
    for(int i=0; i<TOTAL; ++i) {
        char c1 = 'a' + (rand()%26);
        char c2 = 'a' + (rand()%26);
        char c3 = 'a' + (rand()%26);
        char c4 = 'a' + (rand()%26);
        // 防止优化
        asm volatile("" : "+r"(c1), "+r"(c2), "+r"(c3), "+r"(c4));
    }
}

// 方案二：数组索引法
void method2_rand() {
    const std::array<char,26> letters = {
        'a','b','c','d','e','f','g','h','i','j','k','l','m',
        'n','o','p','q','r','s','t','u','v','w','x','y','z'};

    for(int i=0; i<TOTAL; ++i) {
        char c1 = letters[rand()%26];
        char c2 = letters[rand()%26];
        char c3 = letters[rand()%26];
        char c4 = letters[rand()%26];
        asm volatile("" : "+r"(c1), "+r"(c2), "+r"(c3), "+r"(c4));
    }
}

// C++11版本测试（以方案一为例）
void method1_mt19937() {
    std::random_device rd;
    std::mt19937 gen(rd());
    std::uniform_int_distribution<> dist(0,25);

    for(int i=0; i<TOTAL; ++i) {
        char c1 = 'a' + dist(gen);
        char c2 = 'a' + dist(gen);
        char c3 = 'a' + dist(gen);
        char c4 = 'a' + dist(gen);
        asm volatile("" : "+r"(c1), "+r"(c2), "+r"(c3), "+r"(c4));
    }
}

int main() {
    srand(time(nullptr)); // 初始化传统随机种子

    auto test = [](auto func, const char* name) {
        using namespace std::chrono;
        double avg = 0;

        // 预热
        func();

        // 正式测试
        for(int i=0; i<5; ++i) {
            auto start = high_resolution_clock::now();
            func();
            auto end = high_resolution_clock::now();
            avg += duration_cast<microseconds>(end-start).count();
        }
        std::cout << name << " avg: " << avg/5 << " us\n";
    };

    test(method1_rand, "ASCII(rand)");
    test(method2_rand, "array(rand)");
    test(method1_mt19937, "c++11_mt19937");
    // 可添加C++11版本测试
}

腾讯元宝给出的建议：

关键发现：

1. 传统rand方法效率更高：两种方案的性能差异在3%以内，ASCII计算法稍快

2. C++11随机库较慢：MT19937虽然随机性更好，但耗时是传统方法的2倍以上

3. 内存访问影响：数组索引法的缓存局部性优势在少量数据时不明显

   
   

四、选择建议

• 游戏/简单应用：推荐ASCII计算法，代码简洁且效率高

• 密码学/科学计算：选择C++11随机库+数组索引法，保证随机质量

• 嵌入式系统：优先ASCII计算法，减少内存占用

运行效率：

ASCII(rand) avg: 32290.4 us

array(rand) avg: 33703.2 us

c++11_mt19937 avg: 49786.6 us