随机数与随机种子

对随机数的使用较少，因此没有深入了解过其产生原理。这里涉及到两个函数，rand()和srand()，前者是生成一个伪随机数，后者是生成一个随机种子。

一、rand()

rand()可以生成一个0~RAND_MAX之间的一个随机数，返回值是一个unsigned int类型值。如下代码：

[cpp]view plain copy
#include <iostream>  
#include <stdlib.h>  
#include <time.h>  
using namespace std;  
  
void main()  
{  
    for (int i = 0; i < 10; ++i)  
    {  
        cout<<rand()<<" ";  
    }  
    cout<<endl;  
}  

运行结果如下：

再次运行这个函数，我们得到的随机数如下：

二、srand()

从上面的两次运行结果，发现一个问题了，两次循环调用rand()所产生的随机数序列是一样的。是的，这就是伪随机数了，就好像是在系统中已经有了一个0~RAND_MAX的一个乱序序列，我们调用rand()的时候都是参照这个序列和随机种子的，这里没有设置随机种子，因此随机种子为1，当随机种子为x的时候，我们可以根据这个随机种子x来计算出一个随机数f(x, m)，其中m为这个序列中的伪随机数。例如，当随机种子为2，函数为线性的，调用一次rand()的时候产生的随机数就为2*41，第二次调用产生的随机数就为2*18467了。

从这里我们发现，如果随机种子是固定的，那么每次调用rand()依然可以计算出来了，因此，这里的随机种子希望可以是不可预测的，我们可以取为当前时间，用time()函数来获取当前时间作为随机种子，然后与序列与当前时间进行计算得出随机数，则每次调用rand()的时候随机种子就是变化的，因此，我们产生的随机数就是不可预测的了。代码如下：

[cpp]view plain copy
#include <iostream>  
#include <stdlib.h>  
#include <time.h>  
using namespace std;  
  
void main()  
{  
    srand((int)time(0));  
    for (int i = 0; i < 10; ++i)  
    {  
        cout<<rand()<<" ";  
    }  
    cout<<endl;  
}  

两次运行结果不同了，因为时间是一直在变化的。

至于伪随机数与随机种子是通过什么样子的函数计算得出最后的随机数，则存在很多的函数，我也没有深入研究这个了。

三、控制随机数的范围

虽然随机数rand()的返回值在0~RAND_MAX之间，但是我们有时候希望还能够具体控制一下产生的随机数的范围，于是，我们可以通过取余的方法来得到这种效果。

1、产生1~10的随机数 rand() %11;

2、产生-25~25的随机数 rand()%51

3、产生[a，b]上的随机数 ((double)rand()/RAND_MAX)*(b-a) + a ,其中(double)rand()/RAND_MAX)可以得到一个0~1的随机数

[cpp]view plain copy
#include <iostream>  
#include <stdlib.h>  
#include <time.h>  
using namespace std;  
  
void main()  
{  
    srand((int)time(0));  
    for (int i = 0; i < 10; ++i)  
    {  
        cout<<((double)rand()/RAND_MAX)*(60 - 50) + 50<<"   ";  //获取50~60之间的随机数  
    }  
    cout<<endl;  
}  

运行结果如下：