C语言随机函数范围设置 c语言里随机函数
如何在C语言中生成一定范围内的随机数？
用rand函数吧，好久不用C语言，不太记得，貌似是int a=rand（）% X（X即范围）这是伪随机数
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#includetime.h
srand(time(NULL));使用前用这条语句初始化
使用int a=rand() / RAND_MAX * n;
就得到真正的随机数
C语言：怎么设置一个随机的函数（随机范围是 0-100）
#include
stdlib.h
#include
stdio.h
#include
time.h
void
main()
{
int
i,count[100];
for(i=0;i100;i++)
{count[i]=random(100);//设定
取值范围
，这表明
随机数
是0-100之间取
printf("%d\n",count[i]);
}
}
如何用c语言产生一定范围内的随机数？
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，其取值范围从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 stdlib.h
#include stdio.h
#include time.h // 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：
#include stdlib.h
#include stdio.h
#include time.h
int main( )
{int i;
srand((unsigned)time( NULL ) );
for(i = 0; i 10;i++)
printf("%5.2f\n", rand()/32767.0);
}
而产生1~100之间的随机数可以这样写：
#include stdlib.h
#include stdio.h
#include time.h
int main( )
{int i;
srand((unsigned)time( NULL ) );
for(i = 0; i 10;i++)
printf("%d\n", rand()%100+1);
}
扩展资料：
C语言高效编程技巧：
一：以空间换时间
计算机程序中最大的矛盾是空间和时间的矛盾，那么，从这个角度出发逆向思维来考虑程序的效率问题
二：数学方法解决问题
数学是计算机之母，没有数学的依据和基础，就没有计算机发展，所以在编写程序的时候，采用一些数学方法会对程序的执行效率有数量级的提高。
三：使用位操作
实现高效的C语言编写的第三招----使用位操作，减少除法和取模的运算。
在计算机程序中，数据的位是可以操作的最小数据单位，理论上可以用“位运算”来完成所有的运算和操作。一般的位操作是用来控制硬件的，或者做数据变换使用，但是，灵活的位操作可以有效提高程序运行的效率。
参考资料来源：百度百科-C语言
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。
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