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c语言产生随机数的函数 c语言产生随机数函数的运用

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C语言中产生随机数的函数是什么?c语言中产生随机数c语言产生随机数的函数的相关函数主要包括srand和rand函数c语言产生随机数的函数，两者配合生成随机数据c语言产生随机数的函数，测试代码如下c语言产生随机数的函数 ， 
#includestdio.h
#include stdlib.h
#include time.h
void main()
{
int i=0,j=0;
int p[5][5]={0};
srand(time(NULL));
for(i=0;i5;i++)
for(j=0;j5;j++)
p[i][j]=rand()%100+1;//产生1-100的随机数存入数组p中
printf("二维数组p为c语言产生随机数的函数：\n");
for(i=0;i5;i++)
{
for(j=0;j5;j++)
printf("%d\t",p[i][j]);
printf("\n");
}
}
一般srand和rand配合使用产生伪随机数序列 。rand函数在产生随机数前，需要系统提供的生成伪随机数序列的种子，rand根据这个种子的值产生一系列随机数 。如果系统提供的种子没有变化，每次调用rand函数生成的伪随机数序列都是一样的 。srand(unsigned seed)通过参数seed改变系统提供的种子值 ， 从而可以使得每次调用rand函数生成的伪随机数序列不同 ， 从而实现真正意义上的“随机” 。通常可以利用系统时间来改变系统的种子值，即srand(time(NULL))，可以为rand函数提供不同的种子值，进而产生不同的随机数序列 。
c语言，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 。\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\x0adouble random(double,double);\x0d\x0asrand(unsigned(time(0)));\x0d\x0afor(int icnt = 0; icnt != 10; ++icnt)\x0d\x0acout"No."icnt+1": "int(random(0,10)) endl;\x0d\x0areturn 0;\x0d\x0a}\x0d\x0a\x0d\x0adouble random(double start, double end)\x0d\x0a{\x0d\x0areturn 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\x0adouble random(double,double);\x0d\x0aint a[10] = ;\x0d\x0aconst int Gen_max = 10000000;\x0d\x0asrand(unsigned(time(0)));\x0d\x0a\x0d\x0afor(int icnt = 0; icnt != Gen_max; ++icnt)\x0d\x0aswitch(int(random(0,10)))\x0d\x0a{\x0d\x0acase 0: a[0]++; break;\x0d\x0acase 1: a[1]++; break;\x0d\x0acase 2: a[2]++; break;\x0d\x0acase 3: a[3]++; break;\x0d\x0acase 4: a[4]++; break;\x0d\x0acase 5: a[5]++; break;\x0d\x0acase 6: a[6]++; break;\x0d\x0acase 7: a[7]++; break;\x0d\x0acase 8: a[8]++; break;\x0d\x0acase 9: a[9]++; break;\x0d\x0adefault: cerr"Error!"endl; exit(-1);\x0d\x0a}\x0d\x0a\x0d\x0afor(int icnt = 0; icnt != 10; ++icnt)\x0d\x0acouticnt": "setw(6)setiosflags(ios::fixed)setprecision(2)double(a[icnt])/Gen_max*100"%"endl;\x0d\x0a\x0d\x0areturn 0;\x0d\x0a}\x0d\x0a\x0d\x0adouble random(double start, double end)\x0d\x0a{\x0d\x0areturn 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\x0areal2m7.768s\x0d\x0auser2m4.405s\x0d\x0asys0m0.038s\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\x0areal2m7.269s\x0d\x0auser2m4.077s\x0d\x0asys0m0.025s\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...

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