好吧，我开始失去理智。我想做的只是随机的0到410之间的数字，根据this页面，我的代码应该这样做。因为我想要一个随机数而不是伪随机数，所以我也使用srand（），例如this线程告诉我这样做。但这不起作用。我得到的只是一个数字，取决于我上次执行以来的时间。如果我尽可能快地执行它，数字通常比最后一个数字高6个数字，如果我等待更长时间，它会更高，等等。当它达到410时，它会回到0并重新开始。我错过了什么？
编辑：哦，如果我删除srand(time(NULL));行，我每次运行程序时都得到相同的数字（41）。这甚至不是伪随机的，这只是一个静态数字。只是从the article I linked to above复制第一行代码仍然会给我41号码。我是“23号”续集中的明星，还是我错过了什么？
int main(void) {
srand(time(NULL));
int number = rand() % 410;
std::cout << number << std::endl;
system("pause");
}
答案 0 :(得分：6)
这就是使用弃用的随机数生成所得到的。
rand产生一个固定的数字序列（这本身就很好），而且非常非常糟糕。
您可以通过rand告诉srand序列中的哪个位置。因为你的起点＆＃34; （称为种子 btw）取决于自1.1.1970 0:00:00 UTC以来的秒数，您的输出显然是时间依赖的。
执行您想要执行的操作的正确方法是使用C ++ 11 <random>库。在您的具体示例中，这看起来有点像这样：
std::mt19937 rng (std::random_device{}());
std::uniform_int_distribution<> dist (0, 409);
auto random_number = dist(rng);
有关rand邪恶的更多信息以及<random>的优势，请查看this。
作为最后一句话，像我上面所做的那样播种std::mt19937并不是最理想的，因为MT的状态空间远远大于你通过{{1}的单个调用得到的32位}。这对于玩具程序和您的标准学校作业来说不是问题，但作为参考：Here是我对MT整个州空间播种的看法，以及答案中的一些有用建议。
答案 1 :(得分：1)
来自手册：
time（）返回自Epoch以来秒数的时间， 1970-01-01 00:00:00 +0000（UTC）。
这意味着如果您在同一秒内两次启动程序两次，您将使用相同的值初始化srand并获得相同的PRNG状态。
如果您通过调用srand删除初始化，您将始终从rand获得完全相同的数字序列。
答案 2 :(得分：0)
我担心你不能在那里得到真正的随机数字。内置函数旨在提供伪随机数。另外使用srand和rand，因为第一个使用与第二个相同的方法。如果你想煮真正的随机数，你必须找到一个正确的熵来源，例如与大气噪声一起工作，作为www.random.org的方法。
这里的问题在于随机性算法使用的种子：如果它是机器提供的数字，它就不可能是不可预测的。一个正常的解决方案是使用外部硬件。
答案 3 :(得分：0)
不幸的是，如果没有特定的硬件（通常太慢而不实用），你就无法从计算机上获得真正的随机数。
因此，您需要使用伪生成器 make 。但是你需要仔细使用它们。
函数rand旨在以一种广义上满足均匀分布的统计特性的方式返回介于0和RAND_MAX之间的数字。最多可以预期绘制数字的平均值为0.5 * RAND_MAX，方差为RAND_MAX * RAND_MAX / 12。
通常rand的实现是线性同余生成器，这基本上意味着返回的数字是前一个数字的函数。这可以给出令人惊讶的好结果，并允许您使用函数srand 种子生成
但是 重复使用srand会破坏生成器的统计属性，这就是您发生的事情：您对srand的使用与您的系统时钟时间相关。你正在观察的行为是完全可以预期的。
您应该只对srand进行一次调用，然后使用rand绘制一系列数字。你不能像你设定的那样轻松地做到这一点。但也有其他选择;你可以切换到一个随机数生成器（比如mersenne twister），它允许你绘制第（n）个术语，你可以将n的值作为命令行参数传递。
作为最后的评论，我在绘制数字时避免使用模数。如果您的模数不是RAND_MAX的倍数，这将产生统计偏差。
答案 4 :(得分：-3)
尝试通过时间（0）更改时间中的NULL（NULL）（这将为您提供当前的système时间）。如果它不起作用，你可以尝试通过执行时间（0）* 1000将时间（0）转换为ms。