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本文由青松原创并依GPL-V2及其后续版本发放，转载请注明出处且应包含本行声明。\x0d\x0a\x0d\x0aC++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。\x0d\x0a\x0d\x0a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：\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/* 运行结果\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：\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/* 运行结果\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可知用这种方法得到的随机数是满足统计规律的。\x0d\x0a\x0d\x0a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...\x0d\x0a\x0d\x0a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：\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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C++的随机函数
C++/c语言里,是没有办法得到一个真正的随机数序列的.想要等到一个真正的随机数序列,必须使用特定的随机数硬件发生器.也就是说,软件是没有办法产生真正的随机数.因为软件必须按照一定的逻辑来编写.既然是按照特定的逻辑(也就是说算法)来编写 ,那么产生的运算结果就是一定的.这一点,就是软件天生的特性.想想看,如果一个软件,同样的代码喝条件下,每次运行的结果不一样,那还有谁会用?
所以,在C++/C语言中,就有了"伪随机数"的概念.意思也就是说,通过一个特定的算法,产生一个假的随机数序列.那么,程序员又希望这个随机数序列跟接近真正的随机数序列,也就是希望得到的序列的不一样,所以有了一个"播种"的概念.
srand(unsgined int seed);
这个函数就是用来"播种"的.通过一个"种子"(SEED),来控制随机数的序列不一样.只要种子不一样,那么通过rand()得到的随机数序列就不一样.反过来说,如果种子一样,那么通过srand()得到的随机数就是一样的.
srand(0);
for( int i = 0; i 10; i++)
{
coutrand()' ';
}
你试着将这个程序执行两次，你会发现两次的结果一样。那是因为，一旦“种子”确定了，那么这个随机数序列就确定了。软件天生的“行为可重复性”决定了这一点。
所以,一般在播种的时候,喜欢用一个随机的种子.在绝大多数的情况下,会使用当前的系统时间.这个数字在每次程序运行的时候都不一样.除非你手动的改系统时间.
编程时有时需要随机输入一些数,这是调用随机函数可以完成此相命令.
# include “stdio.h”
# include “stdlib.h”
# include “time.h” /*需引用的头文件*/
srand((unsigned)time(NULL)); /*随机种子*/
n=rand()%(Y-X+1)+X; /*n为X~Y之间的随机数*/
进一步解释
有
srand()设置随机数种子，rand()得到随机数
random()的函数原型为int random(int num)
它的作用是Returns an integer between 0 and (num-1)
而randomize的函数原型为void randomize(void)
它的作用是Initializes the random number generator with a random value.
它们的区别是前者限定随机数的产生范围，而后者这完全是随机的，另外使用这两个函数时
应含入
#include stdlib.h
#include time.h
头文件。
一个例子：
用法如下：
#include stdlib.h
#include stdio.h
#include time.h
void main( void )
{
int i,k;
srand( (unsigned)time( NULL ) ); //用系统时间当种子，对随机函数进行初始化
for( i = 0; i 10;i++ )
{
k=rand()%100; //产生各个随机数
printf( " k=%d\n", k );
}
}
再抄个~
在VC中设计到随机数有两个函数
srand() and rand()
srand() 的作用是是一个种子，提供每次获得随机数的基数而已，rand()根据种子而产生随机数
注意
1：srand() 里的值必须是动态变化的，否则得到的随机数就是一个固定数
2：其实可以不用写srand() ，只用rand()就可以了，省事，简单，例子如下
如果我们想得到一个 0-60的随机数那么可以写成
int i;
i=rand()%60;
就可以了。
当然最好有个统一的标注如下：
int i;
srand((unsigned)time( NULL ));
i=rand()%60;
这样就OK了
例题随机取数，取1到99之间
1、#include iostream.h
#include stdlib.h
#include time.h
int main()
{
int n;//n为随机数
srand(time(NULL));
n=1+rand()%99;
coutn;
return 0;
}
2、#includeiostream.h
#includestdlib.h
#includetime.h
void main()
{
int a;
srand((unsigned) time(NULL));
a=rand()%99+1;
couta;
}
3、#include iostream.h
#include stdlib.h
#include time.h
void main()
{
int j;
srand((unsigned)time(NULL));
loop:
j=rand()%100;
if(j==0)
{
cout"error"endl;
goto loop;
}
else coutjendl;
}
4、如果象楼上的你的那种做法做下去
那应该是100%而不是98%
你一定是少了
srand(...........);
其实这个程序也不错
#include iostream
#include cstdlib
using namespace std;
int main()
{
int counter;
for(counter=0;counter10;counter++)
{
srand(counter+1);
cout"Random number"counter+1":"rand()endl;
}
system("pause");
return 0;
}
5、#include iostream.h
#include stdlib.h
int main()
{
int shu =100;
int n;//n为随机数
srand(shu);
n=rand() % shu;
coutn;
return 0;
}
不拿时间作随机数，可以设一个种子数不清100这样就产生0~99间的随机数。
不过我没有测试从复率，谁测了告诉我一下。
编译环境为：vs2013
产生1到3的整型随机数的代码如下：
#includestdio.h
#includetime.h
#includestdlib.h
#define max 3 //这个函数的意义为：随机生成最大的数为3
#define min 1 //这个函数的意义为：随机生成最小的数为1
int main()
{
int num;
srand(time(0));
num = rand() % (max - min) + min; // 这里的意义，“%”为模运算
printf("随机数为：%d\n", num);
system("pause"); //这个代码可以让弹出的黑框不会一下就消失
return 0;
}
扩展资料：
根据密码学原理，随机数的随机性检验可以分为三个标准：
条件一、统计学伪随机性。统计学伪随机性指的是在给定的随机比特流样本中，1的数量大致等于0的数量，同理，“10”“01”“00”“11”四者数量大致相等。类似的标准被称为统计学随机性。满足这类要求的数字在人类“一眼看上去”是随机的。
条件二、密码学安全伪随机性。其定义为，给定随机样本的一部分和随机算法，不能有效的演算出随机样本的剩余部分。
条件三、真随机性。其定义为随机样本不可重现。实际上只要给定边界条件，真随机数并不存在，可是如果产生一个真随机数样本的边界条件十分复杂且难以捕捉（比如计算机当地的本底辐射波动值），可以认为用这个方法演算出来了真随机数。
随机数分为三类：
①伪随机数：满足第一个条件的随机数。
②密码学安全的伪随机数：同时满足前两个条件的随机数。可以通过密码学安全伪随机数生成器
计算得出。
③真随机数：同时满足三个条件的随机数。