计算圆周率（π）是许多计算机科学领域的基础问题。在这篇文章中，我们将介绍如何使用C++编写计算圆周率的程序。

圆周率可以用许多不同的方法来计算，其中一种是使用Monte Carlo方法。这种方法基于以下原理：我们可以将一个正方形（如1x1）放在一个圆的内部，然后在正方形内随机生成大量的点。如果我们计算出这些点中有多少个落在圆内，我们可以根据比例估算出圆的面积，然后用公式π = 圆面积 / 半径²计算出π的近似值。

下面是使用C++实现Monte Carlo方法计算π的代码：

#include <iostream>
#include <random>
#include <chrono>
using namespace std;
int main() {
  // 设置随机数生成器
  unsigned seed = chrono::system_clock::now().time_since_epoch().count();
  default_random_engine generator(seed);
  uniform_real_distribution<double> distribution(-1.0, 1.0);
  // 初始化计数器和尝试次数
  long long inside = 0;
  long long tries = 10000000;
  // 在1x1的正方形内生成随机点
  for (long long i = 0; i < tries; i++) {
    double x = distribution(generator);
    double y = distribution(generator);
    // 判断点是否在圆内
    if (x * x + y * y <= 1.0) {
      inside++;
    }
  }
  // 计算π的近似值
  double pi = 4.0 * inside / tries;
  cout << "π ≈ " << pi << endl;
  return 0;
}

上述程序中，我们使用C++中的uniform_real_distribution生成介于-1.0和1.0之间的double随机数，然后使用循环在1x1的正方形中生成随机点。在每次循环中，我们判断点是否在圆内（即x² + y² <= 1.0），如果是，则将计数器inside加1。最后，我们使用公式π = 4 * 内部计数器 / 尝试次数计算π的近似值，并输出结果。

虽然Monte Carlo方法并不是计算π的最精确方法，但它简单易懂，并且可以轻松地在C++中实现。在实际项目中，可以选择其他更精确的方法（如Leibniz公式），但基本思路都是类似的。希望本文能够让读者更好地掌握C++编程技巧，并用计算机科学为世界做出更大的贡献。

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