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rand函数也是调用dos的时钟,进行的伪随机函数.
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你也可以使用时钟来模拟随机函数.
可以试用gettime这个函数：
long int MyRand(int x)
{
struct time t1,t2,t3;
gettime(t1);
int y1=t1.ti_hund;//取1/100s作为基数
gettime(t2);
int y2=t2.ti_hund;//取1/100s作为基数
gettime(t3);
int y3=t3.ti_hund;//取1/100s作为基数
return y1*y2*y3;//产生的随机数0~99*99*99
}
rand(),但是这个虽然产生随机数有个缺陷，每次产生的随机数一样的，所有你得用一个time库里面的函数，可以是每次随机数不同
C语言随机函数主要用于实现一组随机数的生成。
代码示例如下：
#includestdio.h
#includestdlib.h
int main ()
{
int a;
a=rand()%4;
printf("%d\n",a);
return 0;
}
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。
扩展资料：
C语言随机函数指针位置
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。
基于毫秒级随机数产生方法：
#includewindows.h
种子设为：srand(unsigned int seed);
srand(GetTickCount());
参考资料：百度百科-C语言随机函数
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。
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...
