第一步是生成大量的隨機數并存儲它們在一個向量中。“大量”我指的是20個。在開始應該使用一個可控范圍的數值，這將有益于調試，之后在增加它的規模。 接下來的函數將會使用一個參數，用來表示向量的長度。它用于申請分配一個新的向量用作存儲int型數據，并且用0至upperBound-1之間的隨機數填充。 apvector randomVector (int n, int upperBound) { apvector vec (n); for (int i = 0; i,這意味著該函數返回一個整型數的向量。為了測試這個函數，這里有一個十分方便的函數用作輸出向量中的內容。 ~~~ void printVector (const apvector<int>& vec) { for (int i = 0; i<vec.length(); i++) { cout << vec[i] << " "; } } ~~~ 注意，這是一個apvector的合法語句參考。實際上它是十分常見的，因為它不必復制向量。因為printVector不需要修改向量，我們聲明為const參數。 接下來的代碼是生成一個向量并輸出： ~~~ int numValues = 20; int upperBound = 10; apvector<int> vector = randomVector (numValues, upperBound); printVector (vector); ~~~ 在我的機器上輸出是： ~~~ 3 6 7 5 3 5 6 2 9 1 2 7 0 9 3 6 0 6 2 6 ~~~ 這看起來是十足的隨機。你的輸出結果可能不同。 如果這些數字真的是隨機的，我們其他每一個數字出現都是同樣的次數——每個兩次。實際上，數字6出現了5次，4和8則未曾出現。 這是否意味著平均值不是很均勻？這很難說。只用幾個數值，得到我們所期望結果的是十分渺茫的。隨著數字的增多，輸出將會更接近我們預期的。 為了測試這個理論，我們寫一些程序用作統計每個數字出現的次數，當增加到numValues.之后再觀察發生了什么。