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几个概念
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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 );
作用是设置好随机数种子，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 );
time()函数表示返回1970-1-1 00:00:00 到当前时间的秒数。
用的时候这样：srand(unsigned(time(NULL)));例如产生1~10之间的随机整数
#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 );
作用是产生一个随机数，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，他会重新调用一遍 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.话(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。
C语言中可以使用rand()函数来生成一个从0到RAND_MAX的uniform分布。基于这个函数，我们可以构造出一些特定的随机数生成器来满足我们的需求。
（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(baseRAND_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(baseRAND32_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。
数学意义上的随机数在计算机上已被证明不可能实现。通常的随机数是使用随机数发生器在一个有限大的线性空间里取一个数。“随机”甚至不能保证数字的出现是无规律的。
我觉得你的程序逻辑似乎不对，看程序a的值应该来自数组num[]，假如在第一个for循环中生成的x值为1,第二次仍然生成1，程序将陷入死循环，又或者a是某个特定值，只是你应该给出说明。
使用系统时间作为随机数发生器是常见的选择，参考下面的随机输出1个1~99数字的程序：
#include
#include
#include
int
main(void)
{
int
i;
time_t
t;
srand((unsigned)
time(t));
printf("ten
random
numbers
from
to
99\n\n");
for(i=0;
i10;
i++)
printf("%d\n",
rand()
%
100);
return
0;
}
c语言中产生随机数的相关函数主要包括srand和rand函数，两者配合生成随机数据，测试代码如下，
#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：\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。
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\x0a double random(double,double);\x0d\x0a srand(unsigned(time(0)));\x0d\x0a for(int icnt = 0; icnt != 10; ++icnt)\x0d\x0a cout "No." icnt+1 ": " int(random(0,10)) endl;\x0d\x0a return 0;\x0d\x0a}\x0d\x0a\x0d\x0adouble random(double start, double end)\x0d\x0a{\x0d\x0a return 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\x0a double random(double,double);\x0d\x0a int a[10] = ;\x0d\x0a const int Gen_max = 10000000;\x0d\x0a srand(unsigned(time(0)));\x0d\x0a \x0d\x0a for(int icnt = 0; icnt != Gen_max; ++icnt)\x0d\x0a switch(int(random(0,10)))\x0d\x0a {\x0d\x0a case 0: a[0]++; break;\x0d\x0a case 1: a[1]++; break;\x0d\x0a case 2: a[2]++; break;\x0d\x0a case 3: a[3]++; break;\x0d\x0a case 4: a[4]++; break;\x0d\x0a case 5: a[5]++; break;\x0d\x0a case 6: a[6]++; break;\x0d\x0a case 7: a[7]++; break;\x0d\x0a case 8: a[8]++; break;\x0d\x0a case 9: a[9]++; break;\x0d\x0a default: cerr "Error!" endl; exit(-1);\x0d\x0a }\x0d\x0a \x0d\x0a for(int icnt = 0; icnt != 10; ++icnt)\x0d\x0a cout icnt ": " setw(6) setiosflags(ios::fixed) setprecision(2) double(a[icnt])/Gen_max*100 "%" endl;\x0d\x0a \x0d\x0a return 0;\x0d\x0a}\x0d\x0a\x0d\x0adouble random(double start, double end)\x0d\x0a{\x0d\x0a return 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\x0areal 2m7.768s\x0d\x0auser 2m4.405s\x0d\x0asys 0m0.038s\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\x0areal 2m7.269s\x0d\x0auser 2m4.077s\x0d\x0asys 0m0.025s\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...
在实际编程中，我们经常需要生成随机数。在c语言中我们通常使用rand方法生成随机数，在调用rand前需要调用srand初始化随机数种子。
电脑：华为MateBook14
系统：Windows10
软件：notepad++等编辑器、gcc编译器1.0
1、使用rand函数生成随机数，rand随机生成一个位于0 ~ RAND_MAX之间的整数。如下图中，我们直接使用rand方法生成10个随机数。
2、程序运行后生成了随机数，但直接使用rand的问题在于，在下次程序调用时，生成的随机数与上次一致。所以，rand函数虽然生成随机数，但可以说是一个伪随机。因为每次调用时，生成数字顺序都是固定的。
3、为了在每次调用时生成不同的随机数，使用srand函数初始化随机数种子。只要随机数种子变化了，那么生成的随机数就会改变。通常，srand使用当前时间作为种子。
4、但使用时间作为随机数种子是否安全呢？我们目前程序执行的速度都太快了，一秒钟对于计算机来说太漫长了。我们将生成随机数的操作定义为函数，然后调用函数两次，看生成的随机数仍然时一样。
5、优化函数也比较简单，在使用时间的基础上，我们还加上一个定增序号。这样能保证就算同一秒钟内多次调用，随机数的种子都是不一样的。
6、通常，我们需要获取一定范围内的随机数。所以，在生成随机数之后我们使用模运算获取对应范围内的数据。如生成0到100内的随机数。