1. & & C++随机数函数
(1) &rand()
& & & &intrand();&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&//返回从[0,MAX)之间的随机整数；需#include
(2) &srand()和 time()
& & & &void srand( unsigned seed);&&&&&&//设置随机数种子，#include &cstdlib&&&
& & & & time_t time( time_t *time);&&&&&&&&&//返回当前时间，#include&ctime&
& & & & 用法：
& & & &1)&&& srand(time(0));&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&//根据系统时间设置随机数种子
& & & & & & & &int i = rand() %N;&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&& //取得区间[0,N)的整数
& & & &2)&&&//srand()函数产生一个以当前时间开始的随机种子.
& & & & & & &//应该放在for等循环语句前面不然要很长时间等待
& & & & & & & srand( (unsigned)time( NULL ) );
& & & & & & & for (int i=0;i&10;i++)
& & & & & & & & & & &cout &&rand() % MAX &&&& //MAX为最大&#20540;，其随机域为<span style="color:#~MAX-1
<span style="color:#.&&&&double和float的区别
& & & &float和double的范围是由指数的位数来决定的。
& & & &float的指数位有<span style="color:#位，而double的指数位有<span style="color:#位，分布如下：
& & & &float： & &&<span style="color:#bit（符号位） 8bits（指数位） 23bits（尾数位）
& & & double：&<span style="color:#bit（符号位） 11bits（指数位） 52bits（尾数位）
& & &&于是，float的指数范围为-127~&#43;128，而double的指数范围为-1023~&#43;1024，并且指数位是按补码的形式来划分的。其中负指数决定了浮点数所能表达的绝对&#20540;最小的非零数；而正指数决定了浮点数所能表达的绝对&#20540;最大的数，也即决定了浮点数的取&#20540;范围。
& & & & float的范围为-2^128 ~ &#43;2^128，也即-3.40E&#43;38 ~ &#43;3.40E&#43;38；double的范围为-2^1024
~ &#43;2^1024，也即-1.79E&#43;308 ~&#43;1.79E&#43;308。
& & & & float和double的精度是由尾数的位数来决定的。浮点数在内存中是按科学计数法来存储的，其整数部分始终是一个隐含着的“1”，由于它是不变的，故不能对精度造成影响。
& & & & float：<span style="color:#^23 = 8388608，一共七位，这意味着最多能有<span style="color:#位有效数字，但绝对能保证的为<span style="color:#位，也即float的精度为<span style="color:#~7位有效数字；
& & & &double：<span style="color:#^52 =0496，一共<span style="color:#位，同理，double的精度为<span style="color:#~16位。
参考知识库
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排名：千里之外【C++11】随机值获取——random - 简书
【C++11】随机值获取——random
我们知道，C 中的随机数函数只有一个 rand( ) ，想生成某一区间范围内的随机数乃至随机的浮点数都十分麻烦。
而 C++11 中提供的 random 库解决了这一问题，它能让我们方便地生成需要的随机值。
下面将介绍如何利用 random 库中的组件生成符合条件的随机数。
random 库中的组件分为两类——随机数引擎类和随机数分布类。
随机数引擎类是可以独立运行的随机数发生器，它以均匀的概率生成某一类型的随机数，但无法指定随机数的范围、概率等信息。因此，它也被称为“原始随机数发生器”，由于不能指定生成随机数的范围，它通常不会被单独使用。
随机数分布类是一个需要于随机数引擎类的支持才能运行的类，但是它能根据用户的需求利用随机数引擎生成符合条件的随机数，例如某一区间、某一分布概率的随机数。
所有随机数引擎类都支持的操作如下：
创建一个引擎。
Engine e(s)
创建一个引擎，并用 s 作为种子。
使用种子 s 充值 e 的状态。
e.min( ), e.max( )
e 能生成的最小值和最大值。
e.discard(u)
将 e 推进 u 步（u 的类型为 unsigned long long）。
下表随机数分布类共有的操作：
创建一个分布类 u 。
用随机数引擎 e 生成随机数（u 代表随机数分布类）。
u 能生成的最小值。
u 能生成的最大值。
u.reset( )
重置 u 的状态，使随后 u 生成的值不受之前的值影响 。
随机非负数——default_random_engine
default_random_engine 是一个随机数引擎类。它定义的调用运算符返回一个随机的 unsigned 类型的值。
因此，若想生成 10 个随机非负数并输出，程序可以这么写：
#include &iostream&
#include &random&
int main( ){
default_random_
for(int i=0; i&10; ++i)
cout&&e( )&&
在我们的系统中，测试结果为：
可以看出，还是比较“随机”的。
当然，default_random_engine 也只是一个伪随机数发生器，如果在运行一次程序，得到结果将还是这几个数。
若想令每次运行程序时的生成结果不同，可以为其设置较为随机的种子，比如当前系统的时间。
特定范围的非负数——uniform_int_distribution
uniform_int_distribution 是一个随机数分布类，也是个模板类，模板参数为生成随机数的类型（不过只能是 int、unsigned、short、unsigned short、long、unsigned long、long long、unsigned long long 中的一种）。它的构造函数接受两个值，表示随机数的分布范围（闭区间）。
因此，一个生成 0 到 9 的随机数程序可以这么写：
#include &iostream&
#include &random&
int main( ){
default_random_
uniform_int_distribution&unsigned& u(0, 9);
for(int i=0; i&10; ++i)
cout&&u(e)&&
在我们的系统中，它的生成结果为：
随机浮点数——uniform_real_distribution
uniform_real_distribution 是一个随机数分布类，它也是模板类，参数表示随机数类型（可选类型为 float、double、long double）。构造函数也需要最大值和最小值作为参数。
下面是一个生成 10 个 0~1 之间的随机浮点数的例子：
#include &iostream&
#include &random&
int main( ){
default_random_
uniform_real_distribution&double& u(0.0, 1.0);
for(int i=0; i&10; ++i)
cout&&u(e)&&
在我们的系统上的结果为：
随机布尔值——bernoulli_distribution
bernoulli_distribution 是一个分布类，但它不是模板类。它的构造函数只有一个参数，表示该类返回 true 的概率，该参数默认为 0.5 ，即返回 true 和 false 的概率相等。
下面是一个生成 10 个随机布尔值的例子：
#include &iostream&
#include &random&
int main( ){
default_random_
bernoulli_
for(int i=0; i&10; ++i)
cout&&u(e)&&
在我们的系统上的结果为：
常用的随机数类如下：
default_random_engine：随机非负数（不建议单独使用）。
uniform_int_distribution：指定范围的随机非负数。
uniform_real_distribution：指定范围的随机实数。
bernoulli_distribution：指定概率的随机布尔值。
事实上，random 库的功能极其丰富，其中的随机数引擎不止有 default_random_engine 一个，分布类也远远不止上述三个。它还能进行泊松分布、正态分布、抽样分等高级的随机数功能，想详细了解这些内容请去查阅其他资料。我可能要等好久才能把这些内容补上。扫二维码下载作业帮
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比如你要限定在0 -100那么你就写(rand() + rand() )%100如果你要再20-80之间(rand() + rand() )%60 + 20如果你要再-10 100之间(rand() + rand() )%110 -10依次类推,你懂的
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