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1.c++如何产生随机数

　　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。
c++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-randomintegralnumber）。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。
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：
#include<iostream>
#include<ctime>
#include<cstdlib>
usingnamespacestd;
intmain()
{
doublerandom(double,double);
srand(unsigned(time(0)));
for(inticnt=0;icnt!=10;++icnt)
cout<<"no."<<icnt+1<<":"<<int(random(0,10))<<endl;
return0;
}
doublerandom(doublestart,doubleend)
{
returnstart+(end-start)*rand()/(rand_max+1.0);
}
/*运行结果
*no.1:3
*no.2:9
*no.3:0
*no.4:9
*no.5:5
*no.6:6
*no.7:9
*no.8:2
*no.9:9
*no.10:6
*/
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：
#include<iostream>
#include<ctime>
#include<cstdlib>
#include<iomanip>
usingnamespacestd;
intmain()
{
doublerandom(double,double);
inta[10]={0};
constintgen_max=10000000;
srand(unsigned(time(0)));
for(inticnt=0;icnt!=gen_max;++icnt)
switch(int(random(0,10)))
{
case0:a[0]++;break;
case1:a[1]++;break;
case2:a[2]++;break;
case3:a[3]++;break;
case4:a[4]++;break;
case5:a[5]++;break;
case6:a[6]++;break;
case7:a[7]++;break;
case8:a[8]++;break;
case9:a[9]++;break;
default:cerr<<"error!"<<endl;exit(-1);
}
for(inticnt=0;icnt!=10;++icnt)
cout<<icnt<<":"<<setw(6)<<setiosflags(ios::fixed)<<setprecision(2)<<double(a[icnt])/gen_max*100<<"%"<<endl;
return0;
}
doublerandom(doublestart,doubleend)
{
returnstart+(end-start)*rand()/(rand_max+1.0);
}
/*运行结果
*0:10.01%
*1:9.99%
*2:9.99%
*3:9.99%
*4:9.98%
*5:10.01%
*6:10.02%
*7:10.01%
*8:10.01%
*9:9.99%
*/
可知用这种方法得到的随机数是满足统计规律的。
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...
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：
chinsung@gentoo~/workspace/test/debug$time./test
0:10.00%
1:10.00%
2:10.00%
3:10.00%
4:10.00%
5:10.00%
6:10.00%
7:10.00%
8:10.00%
9:10.00%
real2m7.768s
user2m4.405s
sys0m0.038s
chinsung@gentoo~/workspace/test/debug$time./test
0:10.00%
1:10.00%
2:10.00%
3:10.00%
4:10.00%
5:10.00%
6:10.00%
7:10.00%
8:10.00%
9:10.00%
real2m7.269s
user2m4.077s
sys0m0.025s
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...

2.C语言中获得随机数的方法

　　问题1: 怎样获得一个真正的随机数？要知道，rand()是不能产生真正的随机数的!即使不能产生真正的随机数，也要大概接近呀！而rand()好象每次的随机都一样。 
专家解答: 
 之所以rand()每次的随机数都一样是因为rand()函数使用不正确。各种编程语言返回的随机数（确切地说是伪随机数）实际上都是根据递推公式计算的一组数值，当序列足够长，这组数值近似满足均匀分布。如果计算伪随机序列的初始数值（称为种子）相同，则计算出来的伪随机序列就是完全相同的。这个特性被有的软件利用于加密和解密。加密时，可以用某个种子数生成一个伪随机序列并对数据进行处理；解密时，再利用种子数生成一个伪随机序列并对加密数据进行还原。这样，对于不知道种子数的人要想解密就需要多费些事了。当然，这种完全相同的序列对于你来说是非常糟糕的。要解决这个问题，需要在每次产生随机序列前，先指定不同的种子，这样计算出来的随机序列就不会完全相同了。你可以在调用rand()函数之前调用srand( (unsigned)time( NULL ) )，这样以time函数值（即当前时间）作为种子数，因为两次调用rand函数的时间通常是不同的，这样就可以保证随机性了。你也可以使用srand函数来人为指定种子数。Windows 9x/NT的游戏FreeCell就允许用户指定种子数，这样用户如果一次游戏没有成功，下次还可以以同样的发牌结果再玩一次。 
 问题2: 我按照上述方法并不能产生随机数，仅产生公差为3或4的等差数列： 
 #include <stdlib.h> 
 #include <iostream.h> 
 #include <conio.h> 
 #include <time.h> 
 void main() 
 { 
 for(int i=0;i<100000;i++) 
 { 
 srand( (unsigned)time( NULL ) ); 
 cout<<rand()<<endl; 
 } 
 } 
专家解答：
 你的程序是有问题的，你每产生一个随机数之前，都调用一次srand，而由于计算机运行很快，所以你每次用time得到的时间都是一样的（time的时间精度较低，只有55ms）。这样相当于使用同一个种子产生随机序列，所以产生的随机数总是相同的。你应该把srand放在循环外： 
 srand( (unsigned)time( NULL ) ); 
 for(int i=0;i<100000;i++) 
 { 
 ／／相关语句 
 }

3.c语言中如何生成1个0到1的随机数

　　C语言中生成1个0到1的随机数可以执行语句：float b=rand()/(RAND_MAX+1.0);
解析：
标准C库中函数rand（）可以生成0~RAND_MAX之间的一个随机数，其中RAND_MAX 是stdlib.h 中定义的一个整数，它与系统有关。rand（）函数没有输入参数，直接通过表达式rand（）来引用；
用函数rand取得的随机数除以(RAND_MAX+1.0)，即可确保得到的结果在0到1之间。ISO IEC 9899 2011 (C11)标准中未规定 RAND_MAX 的具体数值。但该标准规定了RAND_MAX 的值应至少为32767。编程的时候，不应该对 RAND_MAX 的具体数值做任何假设。

扩展资料：
相关说明：
1、因为rand（）函数是按指定的顺序来产生整数，因此每次执行上面的语句都打印相同的两个值，所以说C语言的随机并不是真正意义上的随机。
2、为了使程序在每次执行时都能生成一个新序列的随机值，我们通常通过为随机数生成器提供一粒新的随机种子。函数 srand()(来自stdlib.h)可以为随机数生成器播散种子。只要种子不同rand()函数就会产生不同的随机数序列。srand()称为随机数生成器的初始化器。
3、随机种子（Random Seed）是计算机专业术语，一种以随机数作为对象的以真随机数（种子）为初始条件的随机数。一般计算机的随机数都是伪随机数，以一个真随机数（种子）作为初始条件，然后用一定的算法不停迭代产生随机数。
参考资料来源：搜狗百科-随机函数
参考资料来源：搜狗百科-RAND_MAX

4.C语言怎样产生一定范围的随机数？

　　编译环境为：vs2013
产生1到3的整型随机数的代码如下：
#include<stdio.h>
#include<time.h>
#include<stdlib.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。
　　

以上就是关于「c 如何产生随机数」的全部内容，本文讲解到这里啦，希望对大家有所帮助。如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站~

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