C語(yǔ)言編程中生成隨機數的初級教程

　　幾個(gè)概念

　　隨機數：數學(xué)上產(chǎn)生的都是偽隨機數，真正的隨機數使用物理方法產(chǎn)生的。

　　隨機數種子：隨機數的產(chǎn)生是由算術(shù)規則產(chǎn)生的，srand(seed)的隨機數種子不同，rand()的隨機數值就不同，倘若每次的隨機數種子一樣，則rand()的值就一樣。所以要產(chǎn)生隨機數，則srand(seed)的隨機數種子必須也要隨機的。

　　用srand()產(chǎn)生隨機數種子

　　原型：void srand ( unsigned int seed );

　　作用是設置好隨機數種子，為了讓隨機數種子是隨機的，通常用time(NULL)的值來(lái)當seed。

　　time()用于隨機數種子

　　函數原型：time_t time ( time_t * timer );

　　time()函數表示返回1970-1-1 00:00:00 到當前時(shí)間的秒數。

　　用的時(shí)候這樣：srand(unsigned(time(NULL)));例如產(chǎn)生1~10之間的隨機整數

　　#include#includeint main(){  srand(time(NULL));  for(int i=0;i < 10;i++)  {    int randValue=rand()%10;  }}

　　上面的程序中要注意srand是在for循環(huán)外面的，如果把srand放到for循環(huán)里面，則每次產(chǎn)生的隨機數都相同。

　　用rand()產(chǎn)生隨機數

　　原型：int rand ( void );

　　作用是產(chǎn)生一個(gè)隨機數，當然隨機數是有范圍的，為0~RAND_MAX之間，隨機數與隨機數種子有關(guān)。具體來(lái)說(shuō)是，在產(chǎn)生隨機數 rand()被調用的時(shí)候，它會(huì )這樣執行：

　　如果用戶(hù)之前調用過(guò) srand(seed)的話(huà)，他會(huì )重新調用一遍 srand(seed)以產(chǎn)生隨機數種子；

　　如果發(fā)現沒(méi)有調用過(guò) srand(seed)的話(huà)，會(huì )自動(dòng)調用 srand(1)一次。

　　如果調用srand(seed)產(chǎn)生的隨機數種子是一樣的話(huà)(即seed的值相同)，rand()產(chǎn)生的隨機數也相同。

　　所以，如果希望rand()每次調用產(chǎn)生的值都不一樣，就需要每次調用srand(seed)一次，而且seed不能相同。這里就是經(jīng)常采用time(NULL)產(chǎn)生隨機數種子的原因。

　　C語(yǔ)言中可以使用rand()函數來(lái)生成一個(gè)從0到RAND_MAX的uniform分布�；�于這個(gè)函數，我們可以構造出一些特定的隨機數生成器來(lái)滿(mǎn)足我們的需求。

　　（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）任意實(shí)數區間的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）任意整數區間的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);}

　　這個(gè)函數要特別說(shuō)明一下，平常時(shí)候我們都是用rand()%n來(lái)生成0到n-1的隨機數，但是按這種方法生成的分布并不是uniform的，另外由于RAND_MAX只有32767，因此要生成比這個(gè)數更大的隨機數需要另外想辦法，理論上可以直接用0到1的uniform分布直接放縮，但實(shí)際效果不好。這里給出一種移位方式的實(shí)現。

　　（四）32bits的隨機數

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

　　有了32bits的隨機數生成方法，就可以構造32bits范圍內的隨機整數區間了，方法和之前16bits的情況一樣。

　　（五）32bits范圍內的隨機整數區間

　　//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);}

　　這里RAND32_MAX定義為0x7fffffff。

　　除此之外，利用rand()函數構造任意分布的隨機數也是個(gè)值得探討的問(wèn)題。

　　理論上可以通過(guò)(0,1)的uniform分布，加上標準采樣方法（sampling）獲得。

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