随机数生成函数C

随机数生成函数srand() rand()

2007年12月11日星期二01:42

如果srand每次输入的数值是一样的，那么每次运行产生的随机数也是一样的，srand（n）

for（10）

rand（）

也就是说，以一个固定的数值作为种子是一个缺点。通常的做法是以这样一句代码srand((unsigned) time(NULL));来取代，这样将使得种子为一个不固定的数，这样产生的随机数就不会每次执行都一样了。

1,先看一个例子

＃include

＃include

＃include

using namespace std;

int main( void )

{

int i;

/* Seed the random-number generator with current time so that

* the numbers will be different every time we run.

*/

srand( (unsigned)time( NULL ) );

/* Display 10 numbers. */

for( i = 0; i < 10;i++ )

printf( " %6d\n", rand() );

}

2.关于time.h

time.h中包含很多有趣的函数,譬如

char *ctime(long *clock)

本函数把clock所指的时间(如由函数time返回的时间)转换成下列格式的

字符串:Mon Nov 21 11:31:54 1983\n\0

＃i nclude

＃i nclude

＃i nclude

using namespace std;

void main()

{

time_t t1,t2;

char getTime[20];

char *ptstring=getTime;

int x,count=0;

x=RAND_MAX;

cout<<<'/n';

t1=time(NULL);

ptstring=ctime(&t1);

while(count<=100)

{

srand( (unsigned)time( NULL ) );

x=rand()%50;

if(x<5)

continue;

else

{

count++;

cout<<"the numth is "<<<'\n';

}

}

查看ptstring的值会显示 "Tue Sep 13 16:31:06 2005"

3, 最后说说srand()函数

void srand(unsigned seed) 初始化随机数发生器

有讨论如下:

1.C的函数库之所以没有把使用系统时钟初始化随机种子这步重要的操作直接

放进ran

d函数的实现中，我觉得至少有三个原因：

（1）可以高效产生连续的随机数，不用每次都初始化；

（2）给程序员以更高的灵活性，因为可能在要求较高的场合，应该使用更好的的数据

做种子，而不是系统时钟；

（3）对于只是想产生大量伪随机数来尽兴某种验证或者统计，未必需要初始化，大不

了程序每次运行都产生同样的一系列随机数而已——有些情况下，这是无所谓的。

事实上有一个更重要的原因：

作为伪随机序列产生器的rand()函数，必须具备的一个重要特性就是－》产生的序

列必须是可重现的。

这不仅仅是一个算法，相当大的程度上，它关系到代码测试的准确性。如果算法中

使用了和rand()的结果相关的数据，通过一个可控的可重现序列，我们就有机会再现每一

次测试的过程，从而更有效的找到问题的所在。

所以这里提出一个建议，代码中，如果rand()的函数结果关系到算法的结果，那么

，必须保证你的rand()调用是可重现的。

4,c语言里函数rand（）和srand（）的用法 - -

rand(void)用于产生一个伪随机unsigned int 整数。

srand(seed)用于给rand()函数设定种子。

srand 和 rand 应该组和使用。一般来说，srand 是对 rand 进行设置。

比如：

srand((UINT)GetCurrentTime());

int x = rand() % 100;

是生成 0 到 100 之间的随机数。

srand()是用来初始化随机种子数的，因为rand的内部实现是用线性同余法做的，他不是真

的随机数，只不过是因为其周期特别长，所以有一定的范围里可看成是随机的，式子如下

：

rand = rand*const_1 + c_var;

srand函数就是给它的第一个rand值。

用"int x = rand() % 100;"来生成 0 到 100 之间的随机数这种方法是不或取的，

比较好的做法是： j=(int)(ｎ*rand()/(RAND_MAX+1.0)) 产生一个0到ｎ之间的随机

数

RAND_MAX＝0x7fffffff

5.总结

1)srand()给rand()提供种子

2)srand()中的seed一般由时间函数得,eg srand((UINT)GetCurrentTime()) srand( (u

nsigned)time( NULL ) ) time()函数得到现在的系统时间...等等

C语言中产生随机数的方法

C语言中产生随机数的方法 引例：产生10个[100-200]区间内的随机整数。 #include #include //rand函数的头文件 #include //时间函数的头文件 int main() { int i; //循环变量 srand((unsigned) time(NULL)); //产生随机数的起始数据（以时间为种子） for (i=0; i<10; i++) //printf("%d\n", rand()); //产生[0，0x7fff)即[0，32767）以内的随机整数 //printf("%d\n", rand()%100); //产生0-99的随机整数 printf("%d\n", rand()%(200-100+1) + 100); //产生[100，200]内的随机整数return 0; } 在C语言中产生随机数需要以下几个函数的配合使用。 （1）rand函数——产生伪随机数 原型：int rand(void) 头文件：stdlib.h 功能：产生从0到RAND_MAX之间的随机数。RAND_MAX的值通常是0x7fff（十六进制数7FFF，也就是十进制数32767）。 例： #include #include int main() { int k; k = rand(); printf("%d\n", k); return 0; } 编译运行，发现每次运行程序产生的随机数都是一样的。 计算机中产生随机数，实际是采用一个固定的数作为“种子”，在一个给定的复杂算法中计算结果，所以叫“伪随机数”。 C语言中由于采用固定的序列作为种子，所以每次执行所取的是同一个数。 为上面的例子增加一个循环结构： #include #include int main() { int k,i;

用C语言产生随机数

用c语言产生随机数 在C语言中,rand()函数可以用来产生随机数，但是这不是真真意义上的随机数，是一个伪随机数，是根据一个数，我们可以称它为种子，为基准以某个递推公式推算出来的一系数，当这系列数很大的时候，就符合正态公布，从而相当于产生了随机数，但这不是真正的随机数，当计算机正常开机后，这个种子的值是定了的，除非你破坏了系统，为了改变这个种子的值，C提供了srand()函数，它的原形是void srand( int a)。 可能大家都知道C语言中的随机函数random，可是random函数并不是ANSI C标准，所以说，random函数不能在gcc,vc等编译器下编译通过。 rand()会返回一随机数值，围在0至RAND_MAX 间。返回0至RAND_MAX之间的随机数值，RAND_MAX定义在stdlib.h，(其值至少为32767)，运算的结果是一个不定的数，要看你定义的变量类型，int整形的话就是32767。在调用此函数产生随机数前，必须先利用srand()设好随机数种子，如果未设随机数种子，rand()在调用时会自动设随机数种子为1。一般用for语句来设置种子的个数。具体见下面的例子。 一如何产生不可预见的随机序列呢 利用srand((unsigned int)(time(NULL))是一种方法，因为每一次运行程序的时间是不同的。

在C语言里所提供的随机数发生器的用法：现在的C编译器都提供了一个基于ANSI标准的伪随机数发生器函数，用来生成随机数。它们就是rand()和srand()函数。这二个函数的工作过程如下：1) 首先给srand()提供一个种子，它是一个unsigned int类型，其取值围从0~65535； 2) 然后调用rand()，它会根据提供给srand()的种子值返回一个随机数(在0到32767之间) 3) 根据需要多次调用rand()，从而不间断地得到新的随机数； 4) 无论什么时候，都可以给srand()提供一个新的种子，从而进一步“随机化”rand()的输出结果。 下面是0~32767之间的随机数程序： #include #include #include //使用当前时钟做种子 void main( void ) {int i; srand( (unsigned)time( NULL ) ); //初始化随机数for( i = 0; i < 10;i++ ) //打印出10个随机数 printf( " %d\n", rand() ); } 根据上面的程序可以很容易得到0~1之间的随机数：

Matlab 各种随机数设置

Matlab 各种随机数设置 randn（伪随机正态分布数） Normally distributed pseudorandom numbers Syntax r = randn(n) randn(m,n) randn([m,n]) randn(m,n,p,...) randn([m,n,p,...]) randn(size(A)) r = randn(..., 'double') r = randn(..., 'single') Description r = randn(n) returns an n-by-n matrix containing pseudorandom values drawn from the standard normal distribution. randn(m,n) or randn([m,n]) returns an m-by-n matrix. randn(m,n,p,...) or randn([m,n,p,...]) returns an m-by-n-by-p-by-... array. randn returns a scalar. randn(size(A)) returns an array the same size as A. r = randn(..., 'double') or r = randn(..., 'single') returns an array of normal values of the specified class. Note The size inputs m, n, p, ... should be nonnegative integers. Negative integers are treated as 0. The sequence of numbers produced by randn is determined by the internal state of the uniform pseudorandom number generator that underlies rand, randi, and randn. randn uses one or more uniform values from that default stream to generate each normal value. Control the default stream using its properties and methods. Note In versions of MATLAB prior to 7.7 (R2008b), you controlled the internal state of the random number stream used by randn by calling randn directly with the 'seed' or 'state' keywords. Examples Generate values from a normal distribution with mean 1 and standard deviation 2. r = 1 + 2.*randn(100,1); Generate values from a bivariate normal distribution with specified mean vector and covariance matrix. mu = [1 2]; Sigma = [1 .5; .5 2]; R = chol(Sigma); z = repmat(mu,100,1) + randn(100,2)*R; Replace the default stream at MATLAB startup, using a stream whose seed is based on clock, so that randn will return different values in different MATLAB sessions. It is usually not desirable to do this more than once per MATLAB session. RandStream.setDefaultStream ...

matlab 产生随机数命令大全

matlab产生随机数 Matlab(https://www.sodocs.net/doc/399111482.html,) 随机数生成方法： 第一种方法是用 random 语句，其一般形式为 y = random('分布的英文名',A1,A2,A3,m,n)， 表示生成 m 行 n 列的 m × n 个参数为 ( A1 , A2 , A3 ) 的该分布的随机数。例如: (1) R = random('Normal',0,1,2,4): 生成期望为 0,标准差为 1 的(2 行 4 列)2× 4 个正态随机数 (2) R = random('Poisson',1:6,1,6): 依次生成参数为 1 到 6 的(1 行 6 列)6 个 Poisson 随机数 第二种方法是针对特殊的分布的语句： 一．几何分布随机数（下面的 P，m 都可以是矩阵） R = geornd(P) （生成参数为 P 的几何随机数） R = geornd(P,m) （生成参数为 P 的× m 个几何随机数） １ R = geornd(P,m,n) （生成参数为 P 的 m 行 n 列的 m × n 个几何随机数） 例如 (1) R = geornd(1./ 2.^(1:6)) ( 生成参数依次为 1/2,1/2^2,到 1/2^6 的 6 个几何随机数) (2) R = geornd(0.01,[1 5]) (生成参数为 0.01 的（１行５列）5 个几何随机数). 二．Beta 分布随机数 R = betarnd(A,B) （生成参数为 A,B 的 Beta 随机数） R = betarnd(A,B,m) （生成× m 个数为 A,B 的 Beta 随机数） １ R = betarnd(A,B,m,n) （生成 m 行 n 列的 m × n 个数为 A,B 的 Beta 随机数）. 三．正态随机数 R = normrnd(MU，SIGMA) （生成均值为 MU，标准差为 SIGMA 的正态随机数）R = normrnd(MU，SIGMA,m) （生成 1× m 个正态随机数） R = normrnd(MU，SIGMA,m,n) （生成 m 行 n 列的 m × n 个正态随机数）例如 (1) R = normrnd(0,1,[1 5]) 生成 5 个正态(0,1) 随机数 (2) R = normrnd([1 2 3;4 5 6],0.1,2,3) 生成期望依次为[1,2,3;4,5,6], 方

C语言随机函数

编程时有时需要随机输入一些数,这是调用随机函数可以完成此相命令. # include “stdio.h” # include “stdlib.h” # include “time.h” /*需引用的头文件*/ srand((unsigned)time(NULL)); /*随机种子*/ n=rand()%(Y-X+1)+X; /*n为X~Y之间的随机数*/ int rand(void) 函数int rand( void );返回的是一个界于0～32767（0x7FFF）之间的伪随机数，包括0和32767。C预先生成一组随机数，每次调用随机函数时从指针所指向的位置开始取值，因此使用rand()重复运行程序产生的随机数都是相同的，可以通过srand()函数来改变指针位置。 void srand( unsigned int seed ) 改变随机数表的指针位置（用seed变量控制）。一般配合time(NULL)使用，因为时间每时每刻都在改变，产生的seed值都不同。 一直被这个东西弄得模糊不清,终于又去整理了一下.弥补一些细节 主要是对rand()函数的使用//#include 原型int rand(void); 例如:void myrand(int imax) { assert(imax>0); int num = rand(); if(num<=imax) { return num; } else { return (num%imax); }

} 功能产生0到RAND_MAX之间的随机整数.至于RAND_MAX有多大,可以自己编程的时候输出.这是库里自带的宏定义. 像这样的一个函数,就产生了一个0到imax的随机整数.但是,当你多次运行你会发现,每一次产生的值都是一样的.并不是说没有随机,而是随机数发生器(程序产生的随机数是依靠时钟钟断来产生的.因此并不是真正意义上的随机.但对于我们来说,已经够用了)没有被重置.导致结果相同.那下面就看一下几种初始化随机数发生器的办法. srand()函数: 原型: void srand(unsigned seed) 功能: 产生随机数的起始发生数据，和rand函数配合使用 头文件: stdlib.h time.h 例: #include #include #include int main(void) { int i; time_t t;

MATLAB随机数生成

2009年03月20日星期五 03:25 P.M. rand(n):生成0到1之间的n阶随机数方阵 rand(m,n):生成0到1之间的m×n 的随机数矩阵 (现成的函数) 另外: Matlab随机数生成函数 betarnd 贝塔分布的随机数生成器 binornd 二项分布的随机数生成器 chi2rnd 卡方分布的随机数生成器 exprnd 指数分布的随机数生成器 frnd f分布的随机数生成器 gamrnd 伽玛分布的随机数生成器 geornd 几何分布的随机数生成器 hygernd 超几何分布的随机数生成器 lognrnd 对数正态分布的随机数生成器 nbinrnd 负二项分布的随机数生成器 ncfrnd 非中心f分布的随机数生成器 nctrnd 非中心t分布的随机数生成器 ncx2rnd 非中心卡方分布的随机数生成器 normrnd 正态（高斯）分布的随机数生成器 poissrnd 泊松分布的随机数生成器 raylrnd 瑞利分布的随机数生成器 trnd 学生氏t分布的随机数生成器 unidrnd 离散均匀分布的随机数生成器 unifrnd 连续均匀分布的随机数生成器 weibrnd 威布尔分布的随机数生成器 (From:https://www.sodocs.net/doc/399111482.html,/question/30033707.html) matlab生成随机数据 matlab本身提供很多的函数来生成各种各样的随机数据： normrnd 可以生成一定均值和标准差的正态分布 gamrnd 可以生成gamma分布的伪随机数矩阵 chi2rnd 可以生成卡方分布的伪随机数矩阵 trnd 可以生成t分布的伪随机数矩阵 frnd 可以生成f分布的伪随机数矩阵 raylrnd 可以生成rayleigh分布的伪随机数矩阵

C语言生成随机函数

程序有一个参数，表示生成的密码的长度 运行的时候要加上，比如./password 8 我写的很简单，参数没做检查，你应该自己去完善一下。 #include #include #include void generate(int len,char* buffer) { /*产生密码用的字符串*/ static const char string[]= "0123456789abcdefghiljklnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ"; int i = 0; for(; i < len; i++) { buffer[i] = string[rand()%strlen(string)]; /*产生随机数*/ } } int main(int argc, char* argv[]) { int len = atoi(argv[1]); /*指定生成的密码长度*/ srand(time(0)); /*设定随机数种子*/ char *buffer = (char*)malloc(len + 1); /*分配内存*/ generate(len,buffer); /*生成密码*/ puts(buffer); /*输出到屏幕*/ FILE* fp = fopen("pass","w"); /*打开输出文件*/ if(fp == NULL) return -1; fwrite(buffer, sizeof(char), len, fp); /*写文件*/ fclose(fp); /*关闭文件*/ free(buffer); /*释放动态分配的内存*/ return 0; /*程序结束*/ } 自己可以写一个函数。 IT生活系列群： 50337593 IT-live(软件开发) 计算机软件技术群，技术是相通的，大家取长补短，共同进步吧！--软件不仅仅是一种思想。他是一门艺术 30633141 IT-live(网站建设)

浅谈C语言中如何取随机数

浅谈C语言中如何取随机数 级别：初级 1. 基本函数 在C语言中取随机数所需要的函数是: int rand(void); void srand (unsigned int n); rand()函数和srand()函数被声明在头文件stdlib.h中,所以要使用这两个函数必须包含该头文件: #include 2. 使用方法 rand()函数返回0到RAND_MAX之间的伪随机数(pseudorandom)。RAND_MAX常量被定义在stdlib.h头文件中。其值等于32767，或者更大。 srand()函数使用自变量n作为种子，用来初始化随机数产生器。只要把相同的种子传入srand()，然后调用rand()时，就会产生相同的随机数序列。因此，我们可以把时间作为srand()函数的种子，就可以避免重复的发生。如果，调用rand()之前没有先调用srand()，就和事先调用srand(1)所产生的结果一样。 举个例子，假设我们要取得0～10之间的随机整数（不含10本身）： /* 例1：不指定种子的值*/ for (int i=0; i<10; i++) { printf("%d ", rand()%10); } 每次运行都将输出：1 7 4 0 9 4 8 8 2 4 /* 例2：指定种子的值为1 */ srand(1); for (int i=0; i<10; i++) { printf("%d ", rand()%10); } 每次运行都将输出：1 7 4 0 9 4 8 8 2 4 例2的输出结果与例1是完全一样的。 /* 例3：指定种子的值为8 */ srand(8); for (int i=0; i<10; i++) { printf("%d ", rand()%10); } 每次运行都将输出：4 0 1 3 5 3 7 7 1 5 该程序取得的随机值也是在[0,10）之间，与srand(1)所取得的值不同，但是每次运行程序的结果都相同。 /* 例4：指定种子值为现在的时间*/ srand((unsigned)time(NULL)); for (int i=0; i<10; i++) { printf("%d ", rand()%10); } 该程序每次运行结果都不一样，因为每次启动程序的时间都不同。另外需要注意的是，使用time()函数前必须包含头文件time.h。

matlab中产生随机数的程序

1.由U（0,1）分布的随机数产生U（a,b）的随机数 r=rand(1,20); s=a+(b-a)*r; 例： r=rand(1,20); s=2+(10-2)*r s = Columns 1 through 11 7.0589 2.7803 4.2280 6.3751 9.6601 9.7191 3.2609 9.7647 9.6573 5.8830 8.4022 Columns 12 through 20 3.1351 5.3741 9.3259 8.3377 9.6759 7.2459 2.2857 8.7930 9.4719 2.指数分布的抽样 （6.9）n=10的时候 u=rand(1,19); r=1; for i=1:19 r=r*u(i); end s=log(r); m=1; for j=11:19 if(u(j-1)>u(j)) y(m)=u(j) else y(m)=u(j) end m=m+1; end for k=2:9 x(k)=(y(k-1)-y(k))*s end x y = 0.4168

0.4168 0.6569 y = 0.4168 0.6569 0.6280 y = 0.4168 0.6569 0.6280 0.2920 y = 0.4168 0.6569 0.6280 0.2920 0.4317 y = 0.4168 0.6569 0.6280 0.2920 0.4317 0.0155 y = 0.4168 0.6569 0.6280 0.2920 0.4317 0.0155 0.9841 y = 0.4168 0.6569 0.6280 0.2920 0.4317 0.0155 0.9841 0.1672

C语言产生随机整数的方法

产生随机整数的方法： #include #include …… srand((unsigned long)time(0)); /*产生随机数种子*/ a=rand()*limit/RAND_MAX; /*rand()在C语言中称为随机函数，它的功能是产生一个不超过RAND_MAX的随机非负整数，RAND_MAX是符号常量，代表整型最大值，即随机数的最大值 32767。limit变量表示随机数的范围。例如产生一个100以内的随机数rand()*100.00/ RAND_MAX */ b=rand()*limit/RAND_MAX; a=rand()*limit/RAND_MAX; 计算机产生随机数，后一个是根据前一个产生的，这样第一个随机数称为种子。如果没有种子，计算机按默认计算，每次产生的数都一样。种子通常是利用系统时钟设定的：srand((unsigned long)time(0)) 产生随机整数的模板： #include "time.h" #include “stdlib.h” …… srand((unsigned long)time(0)); /*产生随机数种子*/ a=rand()*limit/RAND_MAX; //limit表示随机数范围0~limit。

b=rand()*limit/RAND_MAX; a=rand()*limit/RAND_MAX; 【例题】两个随机数的加减法 #include "time.h" #include "stdlib.h" #include "stdio.h" int main() { int a,b,z,limit; /* limit随机数的最大值——范围*/ printf("please input the limit\n"); scanf("%d",&limit); while(1) { srand((unsigned long)time(0)); /*产生随机数种子*/ a=rand()*limit/RAND_MAX; b=rand()*limit/RAND_MAX; a=rand()*limit/RAND_MAX; printf("%d+%d=",a,b); scanf("%d",&z); if((a+b)==z) printf("good!\n"); else printf("error!\n"); } while(1); return 0; }

用C语言的rand()和srand()产生伪随机数的方法总结

标准库（被包含于中）提供两个帮助生成伪随机数的函数： 函数一：int rand(void)； 从srand (seed)中指定的seed开始，返回一个[seed, RAND_MAX（0x7fff）)间的随机整数。 函数二：void srand(unsigned seed)； 参数seed是rand()的种子，用来初始化rand()的起始值。 可以认为rand()在每次被调用的时候，它会查看： 1）如果用户在此之前调用过srand(seed)，给seed指定了一个值，那么它会自动调用srand(seed)一次来初始化它的起始值。 2）如果用户在此之前没有调用过srand(seed)，它会自动调用srand(1)一次。 根据上面的第一点我们可以得出： 1）如果希望rand()在每次程序运行时产生的值都不一样，必须给srand(seed)中的seed一个变值，这个变值必须在每次程序运行时都不一样（比如到目前为止流逝的时间）。 2）否则，如果给seed指定的是一个定值，那么每次程序运行时rand()产生的值都会一样，虽然这个值会是[seed, RAND_MAX（0x7fff）)之间的一个随机取得的值。 3）如果在调用rand()之前没有调用过srand(seed)，效果将和调用了srand(1)再调用rand()一样（1也是一个定值）。 举几个例子，假设我们要取得0～6之间的随机整数（不含6本身）： 例一，不指定seed： for(int i=0;i<10;i++){ ran_num=rand() % 6; cout<

随机数生成函数C

随机数生成函数srand() rand() 2007年12月11日星期二01:42 如果srand每次输入的数值是一样的，那么每次运行产生的随机数也是一样的，srand（n） for（10） rand（） 也就是说，以一个固定的数值作为种子是一个缺点。通常的做法是以这样一句代码srand((unsigned) time(NULL));来取代，这样将使得种子为一个不固定的数，这样产生的随机数就不会每次执行都一样了。 1,先看一个例子 ＃include ＃include ＃include using namespace std; int main( void ) { int i; /* Seed the random-number generator with current time so that * the numbers will be different every time we run. */ srand( (unsigned)time( NULL ) ); /* Display 10 numbers. */ for( i = 0; i < 10;i++ ) printf( " %6d\n", rand() ); } 2.关于time.h time.h中包含很多有趣的函数,譬如 char *ctime(long *clock) 本函数把clock所指的时间(如由函数time返回的时间)转换成下列格式的 字符串:Mon Nov 21 11:31:54 1983\n\0 ＃i nclude ＃i nclude ＃i nclude using namespace std; void main() {

C和C随机数或字符串生成源码图文稿

C和C随机数或字符串 生成源码 文件管理序列号：[K8UY-K9IO69-O6M243-OL889-F88688]

1. 基本函数 在C语言中取随机数所需要的函数是: rand()函数和srand()函数被声明在头文件stdlib.h中,所以要使用这两个函数必须包含该头文件: 2. 使用方法 rand()函数返回0到RAND_MAX之间的伪随机数(pseudorandom)。RAND_MAX常量被定义在stdlib.h头文件中。其值等于32767，或者更大。 srand()函数使用自变量n作为种子，用来初始化随机数产生器。只要把相同的种子传入srand()，然后调用rand()时，就会产生相同的随机数序列。因此，我们可以把时间作为srand()函数的种子，就可以避免重复的发生。如果，调用rand()之前没有先调用srand()，就和事先调用srand(1)所产生的结果一样。 每次运行都将输出：1 7 4 0 9 4 8 8 2 4

每次运行都将输出：1 7 4 0 9 4 8 8 2 4 例2的输出结果与例1是完全一样的。 每次运行都将输出：4 0 1 3 5 3 7 7 1 5 该程序取得的随机值也是在[0,10）之间，与srand(1)所取得的值不同，但是每次运行程序的结果都相同。

该程序每次运行结果都不一样，因为每次启动程序的时间都不同。另外需要注意的是，使用time()函数前必须包含头文件time.h。 3. 注意事项 求一定范围内的随机数。 如要取[0,10)之间的随机整数，需将rand()的返回值与10求模。randnumber =rand()% 10; 那么，如果取的值不是从0开始呢你只需要记住一个通用的公式。 要取[a,b)之间的随机整数（包括a，但不包括b)，使用： (rand() % (b - a)) + a 伪随机浮点数。 要取得0～1之间的浮点数，可以用： rand() / (double)(RAND_MAX) 如果想取更大范围的随机浮点数，比如0～100，可以采用如下方法: rand() /((double)(RAND_MAX)/100) 其他情况，以此类推，这里不作详细说明。 当然，本文取伪随机浮点数的方法只是用来说明函数的使用办法，你可以采用更好的方法来实现。 举个例子，假设我们要取得0～10之间的随机整数（不含10本身）：

随机数生成原理 实现方法 不同编程语言的随机数函数

1-0：Microsoft VC++产生随机数的原理： Srand ( )和Rand( )函数。它本质上是利用线性同余法，y=ax+b(mod m)。其中a，b，m都是常数。因此rand的产生决定于x，x被称为Seed。Seed需要程序中设定，一般情况下取系统时间作为种子。它产生的随机数之间的相关性很小，取值范围是0—32767（int），即双字节（16位数），若用unsigned int 双字节是65535，四字节是4294967295，一般可以满足要求。 1-1：线性同余法： 其中M是模数，A是乘数，C是增量，为初始值，当C=0时，称此算法为乘同余法；若C ≠0，则称算法为混合同余法，当C取不为零的适当数值时，有一些优点，但优点并不突出，故常取C=0。模M大小是发生器周期长短的主要标志，常见有M为素数，取A为M的原根，则周期T=M-1。例如： a=1220703125 a=32719 （程序中用此组数） a=16807 代码： void main( ) { const int n=100; double a=32719,m=1,f[n+1],g[n],seed; m=pow(2,31); cout<<"设置m值为"<>seed; f[0]=seed; for(int i=1;i<=n;i++) //线性同余法生成随机数 { f[i]=fmod((a*f[i-1]),(m-1)); g[i-1]=f[i]/(m-1); cout.setf(ios::fixed);cout.precision(6); //设置输出精度 cout<

matlab随机数生成(全部函数)

matlab 全部的随机数函数 （一）Matlab内部函数 a.基本随机数 Matlab中有两个最基本生成随机数的函数。 1．rand() 生成（0,1）区间上均匀分布的随机变量。基本语法： rand([M,N,P ...]) 生成排列成M*N*P... 多维向量的随机数。如果只写M，则生成M*M矩阵；如果参数为[M,N]可以省略掉方括号。一些例子： rand(5,1) %生成5个随机数排列的列向量，一般用这种格式 rand(5) %生成5行5列的随机数矩阵 rand([5,4]) %生成一个5行4列的随机数矩阵 生成的随机数大致的分布。 x=rand(100000,1); hist(x,30); 由此可以看到生成的随机数很符合均匀分布。(视频教程会略提及hist()函数的作用) 2．randn() 生成服从标准正态分布（均值为0，方差为1）的随机数。基本语法和rand()类似。 randn([M,N,P ...]) 生成排列成M*N*P... 多维向量的随机数。如果只写M，则生成M*M矩阵；如果参数为[M,N]可以省略掉方括号。一些例子： randn(5,1) %生成5个随机数排列的列向量，一般用这种格式 randn(5) %生成5行5列的随机数矩阵 randn([5,4]) %生成一个5行4列的随机数矩阵 生成的随机数大致的分布。 x=randn(100000,1); hist(x,50); 由图可以看到生成的随机数很符合标准正态分布。 b.连续型分布随机数 如果你安装了统计工具箱（Statistic Toolbox)，除了这两种基本分布外，还可以用Matlab内部函数生成符合下面这些分布的随机数。 3．unifrnd() 和rand()类似，这个函数生成某个区间内均匀分布的随机数。基本语法 unifrnd(a,b,[M,N,P,...]) 生成的随机数区间在(a,b)内，排列成M*N*P... 多维向量。如果只写M，则生成M*M矩阵；如果参数为[M,N]可以省略掉方括号。一些例子：

Excel的随机数函数

Excel的随机数函数 1、生成随机数字(1)生成随机数比较简单，=rand()即可生成0-1之间的随机数；(2)如果要是整数，就用=int(rand())*10，表示0至9的整数，以此类推；(3)如果要生成a与b 之间的随机实数，就用=rand()*(b-a)+a，如果是要整数就用=int(rand()*(b-a))+a；稍微扩充一下，就能产生固定位数的整数了。注意：如果要使用函数rand()生成一随机数，并且使之不随单元格计算而改变，可以在编辑栏中输入“=rand()”，保持编辑状态，然后按F9，将公式永久性地改为随机数。不过，这样只能一个一个的永久性更改，如果数字比较多，也可以全部选择之后，另外选择一个合适的位置粘贴，粘贴的方法是点击右键，选择“选择性粘贴”，然后选择“数值”，即可将之前复制的随机数公式产生的数值（而不是公式）复制下来！ 2、产生随机字母随机小写字母：=CHAR(INT(RAND()*26)+97) 随机大写字母：=CHAR(I NT(RAND()*26)+65) 随机大小写混合字母：=CHAR(INT(RAND()*26)+if(INT(RAND()*2) =0,65,97)) 3、随机不重复数字序列的生成方法 (1)在A1-A52间填入"=INT(RAND()*52)+1"，产生1-52间的随机数，注意这里是有重复的 (2)在B1-B52间填入1-52 (3)在C54-BB54填入1-52 (4)在C1填入"=IF(ROW()=C$54,I NDEX(B$1:B$52,INDEX($A$1:$A$52,C$54)),IF(ROW()=INDEX($A$1:$A$52,C$54),INDEX (B$1:B$52,C$54),B1))"。分项解释： a:ROW()=C$54，如果当前行等于当前交换所排的序号 b:INDEX(B$1:B$52,INDEX($A$1:$A$52,C$54))，返回在B1到B52中选择A1:A 52中的第C54个值 c:IF(ROW()=INDEX($A$1:$A$52,C$54)，否则的话，如果当前行等于A1:A52中第C54个值，则： d:INDEX(B$1:B$52,C$54)，返回B1:B52中的第C54个值 e:若以上条件都不满足，则返回B1 (5)将C1复制到C1:BA52这个区域里面，在BA1: BA52中，我们就得到了一个不重复的随机序列，

matlab随机数生成方法

Matlab(https://www.sodocs.net/doc/399111482.html,) 随机数生成方法 第一种方法是用random 语句，其一般形式为 y = random('分布的英文名',A1,A2,A3,m,n)， 表示生成m 行n 列的m × n 个参数为( A1 , A2 , A3 ) 的该分布的随机数。例如: (1) R = random('Normal',0,1,2,4): 生成期望为0,标准差为1 的(2 行4 列)2× 4 个正态随机数 (2) R = random('Poisson',1:6,1,6):依次生成参数为1 到6 的(1 行6 列)6 个Poisson 随机数 第二种方法是针对特殊的分布的语句： 一．几何分布随机数（下面的P，m 都可以是矩阵） R = geornd(P) （生成参数为P 的几何随机数） R = geornd(P,m)（生成参数为P 的× m 个几何随机数） R = geornd(P,m,n)（生成参数为P 的m 行n 列的m × n 个几何随机数） 例如 (1)R = geornd(1./ 2.^(1:6)) ( 生成参数依次为1/2,1/2^2,到1/2^6 的6 个几何随机数) (2)R = geornd(0.01,[1 5]) (生成参数为0.01 的（１行５列）5 个几何随机数). 二．Beta 分布随机数 R = betarnd(A,B)（生成参数为A,B 的Beta 随机数） R = betarnd(A,B,m)（生成× m 个数为A,B 的Beta 随机数） R = betarnd(A,B,m,n)（生成m 行n 列的m × n 个数为A,B 的Beta 随机数）. 三．正态随机数 R = normrnd(MU，SIGMA)（生成均值为MU，标准差为SIGMA 的正态随机数） R = normrnd(MU，SIGMA,m)（生成1× m 个正态随机数） R = normrnd(MU，SIGMA,m,n) （生成m 行n 列的m × n 个正态随机数） 例如

excel的生成随机数的函数用法

excel的生成随机数的函数用法 excel的生成随机数的函数用法： 生成随机数函数使用步骤1：首先介绍一下如何用rand()函数来生成随机数(同时返回多个值时是不重复的)。 如下图所示，在单元格中输入=rand()，回车后单元格即返回了一个随机数字。 生成随机数函数使用步骤2：rand()函数返回的随机数字的范围是大于0小于1。因此，也可以用它做基础来生成给定范围内的随机数字。 生成随机数函数使用步骤3：生成制定范围的随机数方法是这样的，假设给定数字范围最小是a，最大是b，公式是：=a+rand()*(b-a)。 生成随机数函数使用步骤4：举例来说，要生成大于60小于100的随机数字，因为(100-60)*rand()返回结果是0到40之间，加上范围的下限60就返回了60到100之间的数字。 生成随机数函数使用步骤5：上面rand()函数返回的0到1之间的随机小数，如果要生成随机整数的话就需要用randbetween()函数了，如下图该函数生成大于等于1小于等于100的随机整数。 生成随机数函数使用步骤6：这个函数的语法是这样的：=randbetween(范围下限整数，范围上限整数)，结果返回包含上

下限在内的整数。注意：上限和下限也可以不是整数，并且可以是负数。 生成随机数函数使用步骤7：rand()和randbetween()是生成随机数的基础函数，也可以灵活变通。比如说要生成0.01至1之间包含两位小数的随机数，则可用下图的公式实现： 看了excel的生成随机数的函数用法还看了：1.excel用函数产生随机数的方法 2.怎么利用excel2010的自带的函数生成随机数 3.怎样用excel随机生成数字 4.excel怎么生成随机数 5.excel2010生成随机数的方法 6.excel2007怎么使用randbetween随机数函数 7.随机数函数randbetween在excel中的使用

生成高斯分布的matlab程序

clear all; close all; clc; randn('seed',0); %%一维高斯函数 mu=0; sigma=1; x=-6:0.1:6; y=normpdf(x,mu,sigma); plot(x,y); figure; %%二维或多维高斯函数 mu=[00]; sigma=[0.30;00.35]; [x y]=meshgrid(linspace(-8,8,80)',linspace(-8,8,80)'); X=[x(:) y(:)]; z=mvnpdf(X,mu,sigma); surf(x,y,reshape(z,80,80)); hold on; %再生成一个 mu=[40]; sigma=[1.20;0 1.85]; [x y]=meshgrid(linspace(-8,8,80)',linspace(-8,8,80)'); X=[x(:) y(:)]; z=mvnpdf(X,mu,sigma); surf(x,y,reshape(z,80,80)); Matlab 的随机函数（高斯分布均匀分布其它分布） Matlab中随机数生成器主要有： betarnd 贝塔分布的随机数生成器 binornd 二项分布的随机数生成器 chi2rnd 卡方分布的随机数生成器 exprnd 指数分布的随机数生成器 frnd f分布的随机数生成器 gamrnd 伽玛分布的随机数生成器 geornd 几何分布的随机数生成器 hygernd 超几何分布的随机数生成器 lognrnd 对数正态分布的随机数生成器 nbinrnd 负二项分布的随机数生成器 ncfrnd 非中心f分布的随机数生成器