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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...
创新互联成立以来不断整合自身及行业资源、不断突破观念以使企业策略得到完善和成熟，建立了一套“以技术为基点，以客户需求中心、市场为导向”的快速反应体系。对公司的主营项目，如中高端企业网站企划 / 设计、行业 / 企业门户设计推广、行业门户平台运营、重庆App定制开发、移动网站建设、微信网站制作、软件开发、服务器托管等实行标准化操作，让客户可以直观的预知到从创新互联可以获得的服务效果。
1。你的图片放在 NSArray里面
2。 生成0〜7的的随机数 （这个不需要我教吧？ 不会就Google查一下,很简单 ）
3。 将得到的随机数做为索引 Image *img = [array objectAtIndex: index];
服务端生成随机数并返回客户端，下次服务端如何验证随机数？直接输入验证。
开发随机验证模块时，首先需要一个显示随机数字验证码的界面，然后调用显示验证码的方法，最后将用户输入的验证码与实际生成的验证码进行比对，如果相同则通过验证，否则将不通过验证。
除了在用户登录页面中可以应用验证码之外，在论坛登录、用户注册和客户留言等页面中，也会应用到验证码，辅助用户完成登录网站或留言等一些相关的操作。
在设计完随机数字验证码的页面之后，就可以创建生成随机数字验证码的方法了。
如何打造一个安全的App？这是每一个移动开发者必须面对的问题。在移动App开发领域，开发工程师对于安全方面的考虑普遍比较欠缺，而由于iOS平台的封闭性，遭遇到的安全问题相比于Android来说要少得多，这就导致了许多iOS开发人员对于安全性方面没有太多的深入，但对于一个合格的软件开发者来说，安全知识是必备知识之一。
对于未越狱的iOS设备来说，由于强大的沙箱和授权机制，以及Apple自己掌控的App Store， 基本上杜绝了恶意软件的入侵（非越狱）。但除系统安全之外，我们还是面临很多的安全问题：网络安全、数据安全等，每一项涉及也非常广，安全是非常大的课题，本人并非专业的安全专家，只是从开发者的角度，分析我们常遇到的各项安全问题，并提出通常的解决方法，与各位同学交流学习。
每一个软件工程师都有义务保护用户数据的隐私和安全。
首先是网络安全，OSI模型各层都会面临相应的网络安全问题，涉及宽广，而网络安全也是安全领域发展最为繁荣的领域。本文我们只是从移动应用开发角度，以尽量简单的方式，讲解HTTPS核心概念知识，以及在iOS平台上的实现。建议现在还在使用HTTP的应用都升级到HTTPS。
1. HTTPS
其实HTTPS从最终的数据解析的角度，与HTTP没有任何的区别，HTTPS就是将HTTP协议数据包放到SSL/TSL层加密后，在TCP/IP层组成IP数据报去传输，以此保证传输数据的安全；而对于接收端，在SSL/TSL将接收的数据包解密之后，将数据传给HTTP协议层，就是普通的HTTP数据。HTTP和SSL/TSL都处于OSI模型的应用层。从HTTP切换到HTTPS是一个非常简单的过程，在做具体的切换操作之前，我们需要了解几个概念：
SSL/TSL
关于SSL/TSL，阮一峰的两篇博客文章做了很好的介绍：
SSL/TLS协议运行机制的概述
图解SSL/TLS协议
简单的来说，SSL/TSL通过四次握手，主要交换三个信息：
数字证书：该证书包含了公钥等信息，一般是由服务器发给客户端，接收方通过验证这个证书是不是由信赖的CA签发，或者与本地的证书相对比，来判断证书是否可信；假如需要双向验证，则服务器和客户端都需要发送数字证书给对方验证；
三个随机数：这三个随机数构成了后续通信过程中用来对数据进行对称加密解密的“对话密钥”。
首先客户端先发第一个随机数N1，然后服务器回了第二个随机数N2（这个过程同时把之前提到的证书发给客户端），这两个随机数都是明文的；而第三个随机数N3（这个随机数被称为Premaster secret），客户端用数字证书的公钥进行非对称加密，发给服务器；而服务器用只有自己知道的私钥来解密，获取第三个随机数。这样，服务端和客户端都有了三个随机数N1+N2+N3，然后两端就使用这三个随机数来生成“对话密钥”，在此之后的通信都是使用这个“对话密钥”来进行对称加密解密。因为这个过程中，服务端的私钥只用来解密第三个随机数，从来没有在网络中传输过，这样的话，只要私钥没有被泄露，那么数据就是安全的。
加密通信协议：就是双方商量使用哪一种加密方式，假如两者支持的加密方式不匹配，则无法进行通信；
有个常见的问题，关于随机数为什么要三个？只最后一个随机数N3不可以么？
这是由于SSL/TLS设计，就假设服务器不相信所有的客户端都能够提供完全随机数，假如某个客户端提供的随机数不随机的话，就大大增加了“对话密钥”被破解的风险，所以由三组随机数组成最后的随机数，保证了随机数的随机性，以此来保证每次生成的“对话密钥”安全性。
如果图片都是统一名字不同尾号。你可以使用nstimer来让它自动播放，且通过随机数来选择要播放的图片
C语言中生成随机数的一种方法。
随机产生[0~10)之间的的数 ,注意：不包括10
解析：
iOS 有如下四种随机数方法，下面以产生 [0,100)（不包含100）的随机数为例：
以下为各个函数的返回类型:
uint_32_t 的定义: typedef unsigned int uint32_t;
产生从X~Y的随机数
X~Y有 Y-X+1个数
K= rand() % (Y-X+1) + X
参考：
1. iOS 中生成随机数的4种方法（rand、random、arc4random、arc4random_uniform）
2. sand _百度百科