关于c语言random()的问题

总结一下C语言random的用法：

srand（（int）time（NULL））用于设定随机数种子。 rand()%100，产生0-99的随机数。如果要产生16-59之间的数，你可以这样写：rand（）%44+16（这里44由59-16+1得到）。其他情况与此雷同。

下面是与random有关的两个问题（来自百度知道）：

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。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 <stdlibh>

#include <iostreamh>

#include <conioh>

#include <timeh>

void main()

{

for(int i=0;i<100000;i++)

{

srand( (unsigned)time( NULL ) );

cout<<rand()<<endl;

}

}

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 }

函数名:

random

功

能:

随机数发生器

用

法:

int

random(int

num);

程序例:

#include

<stdlibh>

#include

<stdioh>

#include

<timeh>

/

prints

a

random

number

in

the

range

0

to

99

/

int

main(void)

{

randomize();

printf("Random

number

in

the

0-99

range:

%d\n",

random

(100));

return

0;

}

srand(int)用来设种子,然后每次rand()返回一个随机值

种子最好是每次都不同的，否则你每次得到的都是同样的一系列伪随机数，通常让种子和当前时间相关，比如

srand((unsigned)time(0));

编译环境为：vs2013

产生1到3的整型随机数的代码如下：

#include<stdioh>

#include<timeh>

#include<stdlibh>

#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d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。

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