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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。
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随机函数就是产生数的函数，c语言里有rand()，srand()等函数。
C语言提供了一些库函数来实现随机数的产生。
C语言随机函数主要用于实现一组随机数的生成。
rand()函数作用：用来产生随机数，但是，rand()的内部实现是用线性同余法实现的，是伪随机数，由于周期较长，因此在一定范围内可以看成是随机的。
rand()是表示产生随机数的一种函数，多应用于循环语句当中进行判断。比如说n=rand()；switch（n）{case..case..} 这些都是都可能被执行的，因为数字是随机的。
C语言/C++怎样产生随机数：这里要用到的是rand()函数， srand()函数，C语言/C++里没有自带的random(int number)函数。
为了使rand的结果更“真”一些，也就是令其返回值更具有随机性(不确定性)，C语言在stdlib.h中还提供了srand函数，通过该函数可以设置一个随机数种子，一般用当前时间的毫秒数来做参数。
C语言随机函数主要用于实现一组随机数的生成。
在c语言中要产生随机数可以用rand函数。默认情况下这个函数产生的随机整数的范围是[0，RAND_MAX]。RAND_MAX是一个预定义的宏，其值等于平台上int类型的最大值。
\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）。
1、srand()函数是初始化随机数产生器，它产生随机数种子，说白了就是初始化随机数。srand((unsigned)time(0))；取的是系统时间，也就是距离1970.1午夜有多少秒。
2、原因： time(0)返回的是系统的时间（从1970.1午夜算起），单位：秒，而那个循环运行起来耗时连0.000001秒都不到！ 也就是说，srand(time(0)) 连着4次的种子是一样的，种子一样，生产的随机数当然是一样了。
3、其实函数rand生成的是伪随机数，既然是伪随机数，那么它产生的数字就是一定的，只不过没有规律。
1、))是一样的。都是0 而 time（time_t time）里面的time_t time，也就是给指针赋值个0，就是：time = null，是允许的。
2、第一步，打开C语言编译器并创建一个新的初始.cpp文件，例如“test.cpp”，见下图，转到下面的步骤。第二步，执行完上面的操作之后，输入C语言代码，见下图，转到下面的步骤。
3、\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）。
4、C语言/C++怎样产生随机数：这里要用到的是rand()函数， srand()函数，C语言/C++里没有自带的random(int number)函数。
5、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。
6、C语言提供了一些库函数来实现随机数的产生。
rand()函数需要的头文件是：stdlib.h rand()函数原型：int rand(void)；使用rand()函数产生1-100以内的随机整数：int number1 = rand() % 100+1。
首先包含必要的头文件 includestdio.h 这个包含用于输入输出的函数。includestdlib.h 这个包含初始化随机数种子、产生随机数的函数。include 这个包含与时间有关的函数，初始化随机数种子时可以用到。
随机函数就是产生数的函数，c语言里有rand()，srand()等函数。
在c语言里面，两个函数包含在头文件里面，c++里面，标准库（被包含于中). srand函数是随机数发生器的初始化函数。 原型：void srand(unsigned seed)； rand函数用来产生随机数，当然是伪随机数。
srand()函数需要的头文件仍然是：stdlib.h srand()函数原型：void srand (usigned int seed)；srand()用来设置rand()产生随机数时的随机数种子。参数seed是整数，通常可以利用time(0)或getpid(0)的返回值作为seed。
得到的 b[0]==a[0]； b[1]==a[1]；...b[9]==a[9]；用 srand() 生成新种子，那么 新的一套 和 老 的 一套 随机数 次序就 不一样了，数值也不完全一样了，这样模拟 的 伪随机 就会 接近 真随机。
