在VC中設(shè)計到隨機數(shù)有兩個函數(shù)
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srand() and rand()
srand() 的作用是是一個種子，提供每次獲得隨機數(shù)的基數(shù)而已，rand()根據(jù)種子而產(chǎn)生隨機數(shù)
注意
1：srand() 里的值必須是動態(tài)變化的，否則得到的隨機數(shù)就是一個固定數(shù)
2：其實可以不用寫srand() ，只用rand()就可以了，省事，簡單，例子如下
如果我們想得到一個 0-60的隨機數(shù)那么可以寫成
int i;
i=rand()%60;
就可以了。
當然最好有個統(tǒng)一的標注如下：
int i;
srand((unsigned)time( NULL ));
i=rand()%60;
這樣就OK了。
本文由青松原創(chuàng)并依GPL-V2及其后續(xù)版本發(fā)放，轉(zhuǎn)載請注明出處且應(yīng)包含本行聲明。\x0d\x0a\x0d\x0aC++中常用rand()函數(shù)生成隨機數(shù)，但嚴格意義上來講生成的只是偽隨機數(shù)（pseudo-random integral number）。生成隨機數(shù)時需要我們指定一個種子，如果在程序內(nèi)循環(huán)，那么下一次生成隨機數(shù)時調(diào)用上一次的結(jié)果作為種子。但如果分兩次執(zhí)行程序，那么由于種子相同，生成的“隨機數(shù)”也是相同的。\x0d\x0a\x0d\x0a在工程應(yīng)用時，我們一般將系統(tǒng)當前時間(Unix時間)作為種子，這樣生成的隨機數(shù)更接近于實際意義上的隨機數(shù)。給一下例程如下：\x0d\x0a\x0d\x0a#include \x0d\x0a#include \x0d\x0a#include \x0d\x0ausing namespace std;\x0d\x0a\x0d\x0aint main()\x0d\x0a{\x0d\x0a double random(double,double);\x0d\x0a srand(unsigned(time(0)));\x0d\x0a for(int icnt = 0; icnt != 10; ++icnt)\x0d\x0a cout "No." icnt+1 ": " int(random(0,10)) endl;\x0d\x0a return 0;\x0d\x0a}\x0d\x0a\x0d\x0adouble random(double start, double end)\x0d\x0a{\x0d\x0a return start+(end-start)*rand()/(RAND_MAX + 1.0);\x0d\x0a}\x0d\x0a/* 運行結(jié)果\x0d\x0a* No.1: 3\x0d\x0a* No.2: 9\x0d\x0a* No.3: 0\x0d\x0a* No.4: 9\x0d\x0a* No.5: 5\x0d\x0a* No.6: 6\x0d\x0a* No.7: 9\x0d\x0a* No.8: 2\x0d\x0a* No.9: 9\x0d\x0a* No.10: 6\x0d\x0a*/\x0d\x0a利用這種方法能不能得到完全意義上的隨機數(shù)呢？似乎9有點多哦？卻沒有1,4,7？！我們來做一個概率實驗，生成1000萬個隨機數(shù)，看0-9這10個數(shù)出現(xiàn)的頻率是不是大致相同的。程序如下：\x0d\x0a#include \x0d\x0a#include \x0d\x0a#include \x0d\x0a#include \x0d\x0ausing namespace std;\x0d\x0a\x0d\x0aint main()\x0d\x0a{\x0d\x0a double random(double,double);\x0d\x0a int a[10] = ;\x0d\x0a const int Gen_max = 10000000;\x0d\x0a srand(unsigned(time(0)));\x0d\x0a \x0d\x0a for(int icnt = 0; icnt != Gen_max; ++icnt)\x0d\x0a switch(int(random(0,10)))\x0d\x0a {\x0d\x0a case 0: a[0]++; break;\x0d\x0a case 1: a[1]++; break;\x0d\x0a case 2: a[2]++; break;\x0d\x0a case 3: a[3]++; break;\x0d\x0a case 4: a[4]++; break;\x0d\x0a case 5: a[5]++; break;\x0d\x0a case 6: a[6]++; break;\x0d\x0a case 7: a[7]++; break;\x0d\x0a case 8: a[8]++; break;\x0d\x0a case 9: a[9]++; break;\x0d\x0a default: cerr "Error!" endl; exit(-1);\x0d\x0a }\x0d\x0a \x0d\x0a for(int icnt = 0; icnt != 10; ++icnt)\x0d\x0a cout icnt ": " setw(6) setiosflags(ios::fixed) setprecision(2) double(a[icnt])/Gen_max*100 "%" endl;\x0d\x0a \x0d\x0a return 0;\x0d\x0a}\x0d\x0a\x0d\x0adouble random(double start, double end)\x0d\x0a{\x0d\x0a return start+(end-start)*rand()/(RAND_MAX + 1.0);\x0d\x0a}\x0d\x0a/* 運行結(jié)果\x0d\x0a* 0: 10.01%\x0d\x0a* 1: 9.99%\x0d\x0a* 2: 9.99%\x0d\x0a* 3: 9.99%\x0d\x0a* 4: 9.98%\x0d\x0a* 5: 10.01%\x0d\x0a* 6: 10.02%\x0d\x0a* 7: 10.01%\x0d\x0a* 8: 10.01%\x0d\x0a* 9: 9.99%\x0d\x0a*/\x0d\x0a可知用這種方法得到的隨機數(shù)是滿足統(tǒng)計規(guī)律的。\x0d\x0a\x0d\x0a另：在Linux下利用GCC編譯程序，即使我執(zhí)行了1000000次運算，是否將random函數(shù)定義了inline函數(shù)似乎對程序沒有任何影響，有理由相信，GCC已經(jīng)為我們做了優(yōu)化。但是冥冥之中我又記得要做inline優(yōu)化得加O3才行...\x0d\x0a\x0d\x0a不行，于是我們把循環(huán)次數(shù)改為10億次，用time命令查看執(zhí)行時間：\x0d\x0achinsung@gentoo ~/workspace/test/Debug $ time ./test \x0d\x0a0: 10.00%\x0d\x0a1: 10.00%\x0d\x0a2: 10.00%\x0d\x0a3: 10.00%\x0d\x0a4: 10.00%\x0d\x0a5: 10.00%\x0d\x0a6: 10.00%\x0d\x0a7: 10.00%\x0d\x0a8: 10.00%\x0d\x0a9: 10.00%\x0d\x0a\x0d\x0areal 2m7.768s\x0d\x0auser 2m4.405s\x0d\x0asys 0m0.038s\x0d\x0achinsung@gentoo ~/workspace/test/Debug $ time ./test \x0d\x0a0: 10.00%\x0d\x0a1: 10.00%\x0d\x0a2: 10.00%\x0d\x0a3: 10.00%\x0d\x0a4: 10.00%\x0d\x0a5: 10.00%\x0d\x0a6: 10.00%\x0d\x0a7: 10.00%\x0d\x0a8: 10.00%\x0d\x0a9: 10.00%\x0d\x0a\x0d\x0areal 2m7.269s\x0d\x0auser 2m4.077s\x0d\x0asys 0m0.025s\x0d\x0a\x0d\x0a前一次為進行inline優(yōu)化的情形，后一次為沒有作inline優(yōu)化的情形，兩次結(jié)果相差不大，甚至各項指標后者還要好一些，不知是何緣由...
你好！
完整的代碼，紅圈處就是從上面100個數(shù)字中抽取到的數(shù)字：
#include?stdio.h
#includestdlib.h??????????????????//生成隨機數(shù)用?
#includetime.h????????????????????//利用時間生成種子?
#includemath.h????????????????????
int?main()
{
int?i;
??int?a[100];
srand(?time(NULL)?);?????????//生成種子?
for(i=0;i100;i++)
{
a[i]=rand()%1000+1000;??????//生成一個小于1000的隨機數(shù)
???//然后加1000，變成?1000?-?2000之間的數(shù)?
printf("%d??",a[i]);???????//打印?
}
i=rand()%100;??????????????//隨機抽取其中的一個數(shù)?
printf("\n抽取到的是：%d\n",a[i]);//打印?
return?0;?
}
幾個概念
隨機數(shù)：數(shù)學(xué)上產(chǎn)生的都是偽隨機數(shù)，真正的隨機數(shù)使用物理方法產(chǎn)生的。
隨機數(shù)種子：隨機數(shù)的產(chǎn)生是由算術(shù)規(guī)則產(chǎn)生的，srand(seed)的隨機數(shù)種子不同，rand()的隨機數(shù)值就不同，倘若每次的隨機數(shù)種子一樣，則rand()的值就一樣。所以要產(chǎn)生隨機數(shù)，則srand(seed)的隨機數(shù)種子必須也要隨機的。
用srand()產(chǎn)生隨機數(shù)種子
原型：void srand ( unsigned int seed );
作用是設(shè)置好隨機數(shù)種子，為了讓隨機數(shù)種子是隨機的，通常用time(NULL)的值來當seed。
time()用于隨機數(shù)種子
函數(shù)原型：time_t time ( time_t * timer );
time()函數(shù)表示返回1970-1-1 00:00:00 到當前時間的秒數(shù)。
用的時候這樣：srand(unsigned(time(NULL)));例如產(chǎn)生1~10之間的隨機整數(shù)
#include#includeint main(){ ?srand(time(NULL)); ?for(int i=0;i 10;i++) ?{ ? ?int randValue=rand()%10; ?}}
上面的程序中要注意srand是在for循環(huán)外面的，如果把srand放到for循環(huán)里面，則每次產(chǎn)生的隨機數(shù)都相同。
用rand()產(chǎn)生隨機數(shù)
原型：int rand ( void );
作用是產(chǎn)生一個隨機數(shù)，當然隨機數(shù)是有范圍的，為0~RAND_MAX之間，隨機數(shù)與隨機數(shù)種子有關(guān)。具體來說是，在產(chǎn)生隨機數(shù) rand()被調(diào)用的時候，它會這樣執(zhí)行：
如果用戶之前調(diào)用過 srand(seed)的話，他會重新調(diào)用一遍 srand(seed)以產(chǎn)生隨機數(shù)種子；
如果發(fā)現(xiàn)沒有調(diào)用過 srand(seed)的話，會自動調(diào)用 srand(1)一次。
如果調(diào)用srand(seed)產(chǎn)生的隨機數(shù)種子是一樣的.話(即seed的值相同)，rand()產(chǎn)生的隨機數(shù)也相同。
所以，如果希望rand()每次調(diào)用產(chǎn)生的值都不一樣，就需要每次調(diào)用srand(seed)一次，而且seed不能相同。這里就是經(jīng)常采用time(NULL)產(chǎn)生隨機數(shù)種子的原因。
C語言中可以使用rand()函數(shù)來生成一個從0到RAND_MAX的uniform分布?；谶@個函數(shù)，我們可以構(gòu)造出一些特定的隨機數(shù)生成器來滿足我們的需求。
（一）0到1的uniform分布：
//generate a random number in the range of [0,1]double uniform_zero_to_one(){ ?return (double)rand()/RAND_MAX;}
（二）任意實數(shù)區(qū)間的uniform分布：
//generate a random real number in [start,end]double uniform_real(double start,double end){ ?double rate=(double)rand()/RAND_MAX; ?return start+(end-start)*rate;}
（三）任意整數(shù)區(qū)間的uniform分布：
//generate a random integer number in [start,end)int uniform_integer(int start,int end){ ?int base=rand(); ?if(base==RAND_MAX) ? ?return uniform_integer(start,end); ?int range=end-start; ?int remainder=RAND_MAX%range; ?int bucket=RAND_MAX/range; ?if(baseRAND_MAX-remainder) ? ?return start+base/bucket; ?else ? ?return uniform_integer(start,end);}
這個函數(shù)要特別說明一下，平常時候我們都是用rand()%n來生成0到n-1的隨機數(shù)，但是按這種方法生成的分布并不是uniform的，另外由于RAND_MAX只有32767，因此要生成比這個數(shù)更大的隨機數(shù)需要另外想辦法，理論上可以直接用0到1的uniform分布直接放縮，但實際效果不好。這里給出一種移位方式的實現(xiàn)。
（四）32bits的隨機數(shù)
//generate a random 32 bits integer number int rand32(){ ?return ((rand()16)+(rand()1)+rand()%2);}
有了32bits的隨機數(shù)生成方法，就可以構(gòu)造32bits范圍內(nèi)的隨機整數(shù)區(qū)間了，方法和之前16bits的情況一樣。
（五）32bits范圍內(nèi)的隨機整數(shù)區(qū)間
//generate a random 32bits integer number in [start,end) int uniform_integer_32(int start,int end){ ? int base=rand32(); ?if(base==RAND32_MAX) ? ?return uniform_integer_32(start,end); ?int range=end-start; ?int remainder=RAND32_MAX%range; ?int bucket=RAND32_MAX/range; ?if(baseRAND32_MAX-remainder) ? ?return start+base/bucket; ?else ? ?return uniform_integer_32(start,end);}
這里RAND32_MAX定義為0x7fffffff。
除此之外，利用rand()函數(shù)構(gòu)造任意分布的隨機數(shù)也是個值得探討的問題。
理論上可以通過(0,1)的uniform分布，加上標準采樣方法（sampling）獲得。
數(shù)學(xué)意義上的隨機數(shù)在計算機上已被證明不可能實現(xiàn)。通常的隨機數(shù)是使用隨機數(shù)發(fā)生器在一個有限大的線性空間里取一個數(shù)?！半S機”甚至不能保證數(shù)字的出現(xiàn)是無規(guī)律的。
我覺得你的程序邏輯似乎不對，看程序a的值應(yīng)該來自數(shù)組num[]，假如在第一個for循環(huán)中生成的x值為1,第二次仍然生成1，程序?qū)⑾萑胨姥h(huán)，又或者a是某個特定值，只是你應(yīng)該給出說明。
使用系統(tǒng)時間作為隨機數(shù)發(fā)生器是常見的選擇，參考下面的隨機輸出1個1~99數(shù)字的程序：
#include
#include
#include
int
main(void)
{
int
i;
time_t
t;
srand((unsigned)
time(t));
printf("ten
random
numbers
from
to
99\n\n");
for(i=0;
i10;
i++)
printf("%d\n",
rand()
%
100);
return
0;
}
c語言中產(chǎn)生隨機數(shù)的相關(guān)函數(shù)主要包括srand和rand函數(shù)，兩者配合生成隨機數(shù)據(jù)，測試代碼如下，
#includestdio.h
#include stdlib.h
#include time.h
void main()
{
int i=0,j=0;
int p[5][5]={0};
srand(time(NULL));
for(i=0;i5;i++)
for(j=0;j5;j++)
p[i][j]=rand()%100+1;//產(chǎn)生1-100的隨機數(shù)存入數(shù)組p中
printf("二維數(shù)組p為：\n");
for(i=0;i5;i++)
{
for(j=0;j5;j++)
printf("%d\t",p[i][j]);
printf("\n");
}
}
一般srand和rand配合使用產(chǎn)生偽隨機數(shù)序列。rand函數(shù)在產(chǎn)生隨機數(shù)前，需要系統(tǒng)提供的生成偽隨機數(shù)序列的種子，rand根據(jù)這個種子的值產(chǎn)生一系列隨機數(shù)。如果系統(tǒng)提供的種子沒有變化，每次調(diào)用rand函數(shù)生成的偽隨機數(shù)序列都是一樣的。srand(unsigned seed)通過參數(shù)seed改變系統(tǒng)提供的種子值，從而可以使得每次調(diào)用rand函數(shù)生成的偽隨機數(shù)序列不同，從而實現(xiàn)真正意義上的“隨機”。通常可以利用系統(tǒng)時間來改變系統(tǒng)的種子值，即srand(time(NULL))，可以為rand函數(shù)提供不同的種子值，進而產(chǎn)生不同的隨機數(shù)序列。
重慶分公司
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