在程序中random函数的表头文件是什麽？

原型：int random(int num)

功能：产生最大为num的随机数

头文件：stdlib.h

用法：# include<stdlib.h

变量=random(<num>)

<random>头文件包含以下声明（数字对应的是ISO C++标准文档的章节号）：

#include <initializer_list>

namespace std {

// 26.5.3.1, class template linear_congruential_engine

template<class UIntType, UIntType a, UIntType c, UIntType m>

  class linear_congruential_engine

  

// 26.5.3.2, class template mersenne_twister_engine

template<class UIntType, size_t w, size_t n, size_t m, size_t r,

         UIntType a, size_t u, UIntType d, size_t s,

         UIntType b, size_t t,

         UIntType c, size_t l, UIntType f>

  class mersenne_twister_engine

  

// 26.5.3.3, class template subtract_with_carry_engine

template<class UIntType, size_t w, size_t s, size_t r>

  class subtract_with_carry_engine

  

// 26.5.4.2, class template discard_block_engine

template<class Engine, size_t p, size_t r>

  class discard_block_engine

  

// 26.5.4.3, class template independent_bits_engine

template<class Engine, size_t w, class UIntType>

  class independent_bits_engine

  

// 26.5.4.4, class template shuffle_order_engine

template<class Engine, size_t k>

  class shuffle_order_engine

  

// 26.5.5, engines and engine adaptors with predefined parameters

typedef linear_congruential_engine<uint_fast32_t, 16807, 0, 2147483647>

       minstd_rand0

typedef linear_congruential_engine<uint_fast32_t, 48271, 0, 2147483647>

       minstd_rand

typedef mersenne_twister_engine<uint_fast32_t,

                                32,624,397,31,0x9908b0df,11,0xffffffff,7,

                                0x9d2c5680,15,0xefc60000,18,1812433253

                               >

       mt19937

typedef mersenne_twister_engine<uint_fast64_t,

                                64,312,156,31,0xb5026f5aa96619e9,29,

                                0x5555555555555555,17,

                                0x71d67fffeda60000,37,

                                0xfff7eee000000000,43,

                                6364136223846793005>

       mt19937_64

typedef subtract_with_carry_engine<uint_fast32_t, 24, 10, 24>

       ranlux24_base

typedef subtract_with_carry_engine<uint_fast64_t, 48, 5, 12>

       ranlux48_base

typedef discard_block_engine<ranlux24_base, 223, 23>

       ranlux24

typedef discard_block_engine<ranlux48_base, 389, 11>

       ranlux48

typedef shuffle_order_engine<minstd_rand0,256>

       knuth_b

typedef implementation-defined

       default_random_engine

// 26.5.6, class random_device

class random_device

// 26.5.7.1, class seed_seq

class seed_seq

// 26.5.7.2, function template generate_canonical

template<class RealType, size_t bits, class URNG>

  RealType generate_canonical(URNG& g)

  

// 26.5.8.2.1, class template uniform_int_distribution

template<class IntType = int>

  class uniform_int_distribution

  

// 26.5.8.2.2, class template uniform_real_distribution

template<class RealType = double>

  class uniform_real_distribution

  

// 26.5.8.3.1, class bernoulli_distribution

class bernoulli_distribution

// 26.5.8.3.2, class template binomial_distribution

template<class IntType = int>

  class binomial_distribution

  

// 26.5.8.3.3, class template geometric_distribution

template<class IntType = int>

  class geometric_distribution

  

// 26.5.8.3.4, class template negative_binomial_distribution

template<class IntType = int>

  class negative_binomial_distribution

  

// 26.5.8.4.1, class template poisson_distribution

template<class IntType = int>

  class poisson_distribution

  

// 26.5.8.4.2, class template exponential_distribution

template<class RealType = double>

  class exponential_distribution

  

// 26.5.8.4.3, class template gamma_distribution

template<class RealType = double>

  class gamma_distribution

  

// 26.5.8.4.4, class template weibull_distribution

template<class RealType = double>

  class weibull_distribution

  

// 26.5.8.4.5, class template extreme_value_distribution

template<class RealType = double>

  class extreme_value_distribution

  

// 26.5.8.5.1, class template normal_distribution

template<class RealType = double>

  class normal_distribution

  

// 26.5.8.5.2, class template lognormal_distribution

template<class RealType = double>

  class lognormal_distribution

  

// 26.5.8.5.3, class template chi_squared_distribution

template<class RealType = double>

  class chi_squared_distribution

  

// 26.5.8.5.4, class template cauchy_distribution

template<class RealType = double>

  class cauchy_distribution

  

// 26.5.8.5.5, class template fisher_f_distribution

template<class RealType = double>

  class fisher_f_distribution

  

// 26.5.8.5.6, class template student_t_distribution

template<class RealType = double>

  class student_t_distribution

  

// 26.5.8.6.1, class template discrete_distribution

template<class IntType = int>

  class discrete_distribution

  

// 26.5.8.6.2, class template piecewise_constant_distribution

template<class RealType = double>

  class piecewise_constant_distribution

  

// 26.5.8.6.3, class template piecewise_linear_distribution

template<class RealType = double>

  class piecewise_linear_distribution

} // namespace std

Random意思是返回一个0~num-1之间的随机数。 random(num)是在stdlib.h中的一个宏定义。num和函数返回值都是整型数。

如需要在一个random()序列上生成真正意义的随机数，在执行其子序列时使用randomSeed()函数预设一个绝对的随机输入，例如在一个断开引脚上的analogRead()函数的返回值。

扩展资料

Random使用之前需要使用Randomize语句进行随机数种子的初始化。RANDOM产生的是伪随机数或者说是用一种复杂的方法计算得到的序列值，因此每次运算时需要一个不同的种子值。种子值不同，得到的序列值也不同。因此也就是真正的随机数了。

RANDOM产生的是伪随机数或者说是用一种复杂的方法计算得到的序列值，因此每次运算时需要一个不同的种子值。种子值不同，得到的序列值也不同。因此也就是真正的随机数了。这也正是RANDOMIZE随机初始化的作用。 VB里用 NEW RANDOM()来表示初始化。

参考资料来源：百度百科-random()

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