本篇文章给大家谈谈c语言随机生成数字代码，以及c语言编写随机产生数字对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
1、c语言怎么生成随机数？2、用C语言编写一个可以产生1~99随机数的函数3、c语言，如何产生随机数？4、c语言如何实现随机数字的产生5、C语言怎样产生一定范围的随机数？
c语言怎么生成随机数？
你好！
完整的代码，红圈处就是从上面100个数字中抽取到的数字：
#include stdio.h
#includestdlib.h //生成随机数用
#includetime.h //利用时间生成种子
#includemath.h
int main()
{
int i;
int a[100];
srand( time(NULL) ); //生成种子
for(i=0;i100;i++)
{
a[i]=rand()%1000+1000; //生成一个小于1000的随机数
//然后加1000，变成 1000 – 2000之间的数
printf(“%d “,a[i]); //打印
}
i=rand()%100; //随机抽取其中的一个数
printf(“\n抽取到的是：%d\n”,a[i]);//打印
return 0;
}
用C语言编写一个可以产生1~99随机数的函数
可以使用C语言标准库中的srand()和rand()来生成随机数，同时要生成1~99之间的随机数，只需要将生成的随机数与99整除，取其余数+1即可保证所有产生的随机数在[1,99]的区间之内。示例代码如下：
#includestdio.h
#includestdlib.h
#includetime.h
int main()
{
int a,i;
srand((unsigned)time(NULL));//初始化随机数
for(i=0;i200;i++)
{
a=rand()%99+1;//随机数的产生调用rand()函数
printf(“%d\t”,a);
}
printf(“\n”);
return 0;
}
c语言，如何产生随机数？
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…
c语言如何实现随机数字的产生
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语言怎样产生一定范围的随机数？
编译环境为：vs2013
产生1到3的整型随机数的代码如下：
#includestdio.h
#includetime.h
#includestdlib.h
#define max 3 //这个函数的意义为：随机生成最大的数为3
#define min 1 //这个函数的意义为：随机生成最小的数为1
int main()
{
int num;
srand(time(0));
num = rand() % (max – min) + min; // 这里的意义，“%”为模运算
printf(“随机数为：%d\n”, num);
system(“pause”); //这个代码可以让弹出的黑框不会一下就消失
return 0;
}
扩展资料：
根据密码学原理，随机数的随机性检验可以分为三个标准：
条件一、统计学伪随机性。统计学伪随机性指的是在给定的随机比特流样本中，1的数量大致等于0的数量，同理，“10”“01”“00”“11”四者数量大致相等。类似的标准被称为统计学随机性。满足这类要求的数字在人类“一眼看上去”是随机的。
条件二、密码学安全伪随机性。其定义为，给定随机样本的一部分和随机算法，不能有效的演算出随机样本的剩余部分。
条件三、真随机性。其定义为随机样本不可重现。实际上只要给定边界条件，真随机数并不存在，可是如果产生一个真随机数样本的边界条件十分复杂且难以捕捉（比如计算机当地的本底辐射波动值），可以认为用这个方法演算出来了真随机数。
随机数分为三类：
①伪随机数：满足第一个条件的随机数。
②密码学安全的伪随机数：同时满足前两个条件的随机数。可以通过密码学安全伪随机数生成器
计算得出。
③真随机数：同时满足三个条件的随机数。
c语言随机生成数字代码的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于c语言编写随机产生数字、c语言随机生成数字代码的信息别忘了在本站进行查找喔。
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