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如何用C语言写一个随机数生成器的程序
怎么用C语言生成随机数？
C语言编程中生成随机数的初级教程

如何用C语言写一个随机数生成器的程序

#include <stdio.h>
#include <time.h>
void main()
{
    int iNum = 0;
    srand((unsigned)time(0));
    iNum = rand() % 100 + 1;
    // 随机生成一个数，并对100取余，使它小于100（0~99）。再加1（1~100）
    printf("%d\n", iNum);
    // 打印出来这个数
    return;
}

如果想多生成几个随机数，可以有一个数组存储，并用for循环实现随机生成：

int aiNum[10] = {0};
int iLoop = 0;
// 随机生成10个数
for (iLoop = 0; iLoop < 10; iLoop++)
{
    aiNum[iLoop] = rand() % 100 + 1;
}

怎么用C语言生成随机数？

生成1~13的随机数，随机数序列中没有重复字数

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h> // 包含rand()函数说明
#include <time.h>
#define N 13
void main(void)
{
    int i, j, num[N], tmp;
    // 用当前时间种子重置随机数生成器，使每次运行生成不同的随机数
    srand((unsigned)time(NULL));
    for (i = 0; i < N; i++)
    {
        num[i] = i + 1;
    }
    for (i = 0; i < N; i++)
    {
        j = rand() % (N - i) + i;
        tmp = num[i];
        num[i] = num[j];
        num[j] = tmp;
    }
    for (i = 0; i < N; i++)
    {
        printf("%d ", num[i]);
    }
}

回答于 2022-11-16

C语言编程中生成随机数的初级教程

几个概念

随机数：数学上产生的都是伪随机数，真正的随机数使用物理方法产生的。 随机数种子：随机数的产生是由算术规则产生的，srand(seed)的随机数种子不同，rand()的随机数值就不同，倘若每次的随机数种子一样，则rand()的值就一样。所以要产生随机数，则srand(seed)的随机数种子必须也要随机的。

用srand()产生随机数种子

原型：void srand (unsigned int seed);
作用：设置好随机数种子，为了让随机数种子是随机的，通常用time(NULL)的值来当seed。

time()用于随机数种子

函数原型：time_t time(time_t *timer);
作用：返回1970-1-1 00:00:00 到当前时间的秒数。例如产生1~10之间的随机整数：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
int main()
{
    srand(time(NULL));
    for (int i = 0; i < 10; i++)
    {
        int randValue = rand() % 10;
        printf("%d\n", randValue);
    }
}

上面的程序中要注意srand是在for循环外面的，如果把srand放到for循环里面，则每次产生的随机数都相同。

用rand()产生随机数

原型：int rand(void);
作用：产生一个随机数，当然随机数是有范围的，为0~RAND_MAX之间，随机数与随机数种子有关。具体来说是，在产生随机数rand()被调用的时候，它会这样执行：
如果用户之前调用过srand(seed)的话，它会重新调用一遍srand(seed)以产生随机数种子；
如果发现没有调用过srand(seed)的话，会自动调用srand(1)一次。如果调用srand(seed)产生的随机数种子是一样的（即seed的值相同），rand()产生的随机数也相同。所以，如果希望rand()每次调用产生的值都不一样，就需要每次调用srand(seed)一次，而且seed不能相同。这里就是经常采用time(NULL)产生随机数种子的原因。

构造特定随机数生成器

（一）0到1的uniform分布：

// generate a random number in the range of [0,1]
double uniform_zero_to_one()
{
    return (double)rand() / RAND_MAX;
}

（二）任意实数区间的uniform分布：

// generate a random real number in [start, end]
double uniform_real(double start, double end)
{
    double rate = (double)rand() / RAND_MAX;
    return start + (end - start) * rate;
}

（三）任意整数区间的uniform分布：

// generate a random integer number in [start, end)
int uniform_integer(int start, int end)
{
    int base = rand();
    if (base == RAND_MAX)
        return uniform_integer(start, end);
    int range = end - start;
    int remainder = RAND_MAX % range;
    int bucket = RAND_MAX / range;
    if (base < RAND_MAX - remainder)
        return start + base / bucket;
    else
        return uniform_integer(start, end);
}

这个函数要特别说明一下，平常时候我们都是用rand()%n来生成0到n-1的随机数，但是按这种方法生成的分布并不是uniform的，另外由于RAND_MAX只有32767，因此要生成比这个数更大的随机数需要另外想办法，理论上可以直接用0到1的uniform分布直接放缩，但实际效果不好。这里给出一种移位方式的实现。

（四）32bits的随机数

// generate a random 32 bits integer number
int rand32()
{
    return ((rand() << 16) + (rand() << 1) + rand() % 2);
}

有了32bits的随机数生成方法，就可以构造32bits范围内的随机整数区间了，方法和之前16bits的情况一样。

（五）32bits范围内的随机整数区间

// generate a random 32bits integer number in [start, end)
int uniform_integer_32(int start, int end)
{
    int base = rand32();
    if (base == RAND32_MAX)
        return uniform_integer_32(start, end);
    int range = end - start;
    int remainder = RAND32_MAX % range;
    int bucket = RAND32_MAX / range;
    if (base < RAND32_MAX - remainder)
        return start + base / bucket;
    else
        return uniform_integer_32(start, end);
}

这里RAND32_MAX定义为0x7fffffff。除此之外，利用rand()函数构造任意分布的随机数也是个值得探讨的问题。理论上可以通过(0,1)的uniform分布，加上标准采样方法（sampling）获得。

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