各種編程語言返回的隨機數（確切地說是偽隨機數）實際上都是根據遞推公式計算的一組數值，當序列足夠長，這組數值近似滿足均勻分布。
c的標准函數庫提供一隨機數生成器rand（定義在stdlib.h），能返回0~RAND_MAX之間均勻分布的偽隨機整數（RAND_MAX至少為32767，一般都默認為32767）。
用rand()隨機生成在[x,y]內的整數
int k;
k=x+rand()%(y-x+1)，k即為所求范圍內隨機生成的數，rand()%a的結果最大為a-1.
rand( )%20的意思的生成20以內的隨機數。
例如：
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
void main()
{
for(int i=0;i<10;i++)
printf("%d\n",rand());
}
如果我們是第一次運行，而且對其不太清楚，那么它生成的基本上算是0－RAND_MAX之間的等概率隨機數列了。但是如果你第二次運行的時候會發現輸出結果仍和第一次一樣。
原來rand()生成偽隨機數時需要一個種子（計算偽隨機序列的初始數值）才行，如果種子相同就會得到相同的序列結果（這就是函數的好處T-T）。這個“優點”被有的軟件利用於加密和解密。加密時，可以用某個種子數生成一個偽隨機序列並對數據進行處理；解密時，再利用種子數生成一個偽隨機序列並對加密數據進行還原。這樣，對於不知道種子數的人要想解密就需要多費些事了。當然，這種完全相同的序列對於你來說是非常糟糕的。要解決這個問題，需要在每次產生隨機序列前，先指定不同的種子，這樣計算出來的隨機序列就不會完全相同了。
srand()用來設置rand()產生隨機數時的隨機數種子。在調用rand()函數產生隨機數前，必須先利用srand()設好隨機數種子seed, 如果未設隨機數種子, rand()在調用時會自動設隨機數種子為1（有人說默認是0，困惑中）。上面的兩個例子就是因為沒有設置隨機數種子，每次隨機數種子都自動設成相同值1 ，進而導致rand()所產生的隨機數值都一樣。(可能有人知道C語言中的隨機函數random，可是random函數並不是ANSI C標准，所以說，random函數不能在gcc,vc等編譯器下編譯通過。我們可以自己編一個^0^）我們需要使程序每一次使用的種子都不一樣，現在主要問題是種子srand的選擇是不是接近隨機（不存在完全隨機），你也可以人為指定種子數。Windows 9x/NT的游戲FreeCell就允許用戶指定種子數，這樣用戶如果一次游戲沒有成功，下次還可以以同樣的發牌結果再玩一次。但我們還是喜歡系統自動生成……最簡單的方法就是利用系統時間了（幾乎所有的人都這么做），因為時間的數值隨時間變化而變化，運行兩次，一般不會出現前一次和后一次相同的局面，time(NULL)會返回一個表示當前系統時間的整數（它在time.h中，據說time()函數求出來的是自1970年1月1日到現在的秒數，有的說是unix元年，不知道這兩個是不是一天……:（ ，另外有的嫌麻煩會寫作time（0））。我們這么來寫：
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<time.h>
void main()
{
srand((int)time(0));
for(int x=0;x<10;x++)
printf("%d\n",(rand());
}
據說如果軟件一直開兩天，種子會有1/(60*60*24)個可能會重復，雖說這對於一般人已經絕對足夠了，但縱然人不舒服，於是我在網上開到有這么寫的：
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<sys/types.h>
#include<sys/timeb.h>
void main(void)
{
int i;
unsigned int seedVal;
struct timeb timeBuf;
ftime(&timeBuf);
seedVal=((((unsigned int)timeBuf.time&0xFFFF)+
(unsigned int)timeBuf.millitm)^
(unsigned int)timeBuf.millitm);
srand((unsigned int)seedVal);
for(i=0;i<10;++i)
printf("%6d\n",rand());
}
“ 上面的程序先是調用_ftime()來檢查當前時間，並把它的值存入結構成員timeBuf.time中，當前時間的值從1970年1月1日開始以秒計算。在調用了_ftime()之后，在結構timeBuf的成員millitm中還存入了當前那一秒已經度過的毫秒數，但在DOS中這個數字實際上是以百分之一秒來計算的。然后，把毫秒數和秒數相加，再和毫秒數進行異或運算。當然也可以對這兩個結構成員進行更多的計算，以控制seedVal的取值范圍，並進一步加強它的隨機性，但上例用的邏輯運算就已經足夠了。”
看下面代碼：
void main()
{
for(int i=0;i<100000;i++)
{
srand( (unsigned)time( NULL ) );
printf（"%d\n",rand());
}
}
為什么總是生成一個數？？？因為此程序產生一個隨機數之前，都調用一次srand，而由於計算機運行很快，所以每用time得到的時間都是一樣的（time的時間精度較低，只有55ms）。這樣相當於使用同一個種子產生隨機序列，所以產生的隨機數總是相同的。把srand放在循環外看看：
srand( (unsigned)time( NULL ) );
for(int i=0;i<100000;i++)
問題解決了：）
既然生成的是 0－RAND_MAX之間均勻分布的隨機整數（我們姑且把以上方法生成的是理想的隨機數吧），那么要生成0-x之間(包括0不包括x)的隨機數就把rand（）改成 rand()/(double)RAND_MAX*x ，要生成x-y之間（包括x不包括y）的就是 rand()/(double)RAND_MAX*(y-x)+x 了。但是如果要生0-10之間的整數很多人會這么寫：
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<time.h>
void main()
{
srand((int)time(0));
for(int x=0;x<10;x++)
printf("%d\n",(rand()%10);
}
x-y的就是 rand()%(y-x)+x
???懂一點概率的就知道這樣寫，會使得到的數列分布不均的，但是大家確實都喜歡這么寫……因為在x的值比較小，RAND_MAX相對較大，而生成的數列有不算太大，又是用來解決精確度要求不高的問題（如一些游戲目標,傳說游戲中踩地雷式的遇敵就是用rand()實現的. 當主角在地圖上走的時候動不動冒出三兩小兵挑釁兼找死.它的實現方式是設主角所立位置為0，主角每走一步，變量加1，當變量==隨機取得的數時，小兵出現），這樣寫足夠了……
下面再討論生成m個小於n的不重復隨機數的算法
本人認為算法結構很重要，但語句結構也很重要，所以我喜歡一個算法給出多個語句結構……
最容易想到的傻瓜算法，逐個產生這些隨機數，每產生一個，都跟前面的隨機數比較，如果重復，就重新產生：
算法一（1）
srand((unsigned)time(NULL));
for(j = 0; j < m; j++) {
a:a[j] = rand() % n;
for(i=0;i<j;i++){if(a[i]==a[j])goto a;}
很早的時候學編程都喜歡用goto語句，因為過去算法是用流程圖表示的，用goto可以直接轉譯，而且循環語句發展不完善，僅僅是作為條件分支的一個補充，如果條件分支箭頭向上就是一個循環，而且goto可以實現過去循環所不能實現的結構，形成很巧妙的循環交叉。所以過去一般認為有兩種結構，順序和分支，循環是分支的特殊情況。但是break和continue語句使這些結構實現成為可能，后來發現goto的使用會造成維護和調試的許多麻煩，所以循環逐漸代替了goto，使程序更有層次。現在編程不建議用goto了，如果用goto還會被認為編程修養不好……言歸正題，把它的goto去掉：
算法一（2）
srand((unsigned)time(NULL));
j=0;
while (j<m)
{
a[j] = rand() % n ;
for(i=0;i<j;i++){if(a[i]==a[j]) break; }
if(i<j)continue;
j++
}
但是后來都建議用for循環，這樣可以使循環條件跟緊湊：
算法一（3）
srand((unsigned)time(NULL));
for(j=0;j<m;j++)
{a[j]=rand()%n;
for(i=0;i<j;i++)
{if(a[i]==a[j])
{i=-1;a[j]=rand()%n;}
}
}
但這是個很笨的方法，且比較次數呈線性增長，越往后次數越多……另一個想法是生成一個就把它從中去掉，就可以實現不重復了：
算法二（1）
for (i=0;i<n;i++)
a[i]=i+1;
for(i=0;i<m;i++)
{j=rand()%(n-i);
b[i]=a[j];
for (k=j;k<n-i-2;k++)
a[k]=a[k+1];
}
b[]是生成的隨機數列
這樣做也太麻煩了，生成的直接做個標記不就行了？
算法三（1-1）
i=rand()%m;
a[i]=1;b[0]=i;
for(j=1;j<m;j++)
{for (i=rand()%m;a[i]==1;i=rand()%m);
b[j]=i;a[i]=1;
}
寫緊湊一些吧，直接：
算法三（1-2）
for(j=0;j<m;j++)
{for (i=rand()%m;a[i]==1;i=rand()%m);
b[j]=i;a[i]=1;
}
但是我看到了更簡潔的：
int n=某值；
int a[n]={0}；
for (i=1;i<=n;i++)
{while(a[x=rand()%n]);
a[x]=i;
}
這個無循環體的while保證a[m]是初始化的0狀態。這生成了n個，我們只取m個，這太浪費了，結合一下：
int n=某值，m=某值；
int a[n]={0},b[m]
for (i=1;i<=n;i++)
{while(a[x=rand()%n]);
b[i]=x;a[x]=1;
}
但是總叫人不舒服，對這種算法誰有更好的寫法呢？
這種算法越到后面，遇到已使用過的元素的可能性越高，重復次數就越多，但是當m較小時還是很好的：）
這都不太讓人滿意么？看看下面這個：
算法四（1）
for (i=0;i<n;i++)
a[i]=i+1;
for (i=n-1;i>0;i--)
{w=rand()%i;
t=a[i];
a[i]=a[w];
a[w]=t;
}
這個算法很不錯，有人會懷疑其隨機性，但個人認為是沒問題的，首先第二行按順序用0到n填滿整個數組；第三行，是隨機產生從0到n-2個數組下標，把這個下標的元素值跟n-1下標的元素值交換，一直進行到下標為1的元素。因此它只需要遍歷一次就能產生全部的隨機數。
但這樣會生成n個小於n的隨機數，我們只要m個，再加兩句：
for(i=0;i<m;i++)
b[i]=a[i];
b[]是生成的隨機數列
如果m和n很接近的話或者相等是最好，但可能不是……那改一下：
算法四（2）
for (i=0;i<n;i++)
a[i]=i+1;
for (i=0;i<m;i++)
{w=rand()%n;
t=a[i];
a[i]=a[w];
a[w]=t;
}
但是條件反過來了，如果m遠小於n還行，如果接近，其隨機性就存在問題了（為什么？），再改一下：
算法四（3）
for (i=0;i<n;i++)
a[i]=i+1;
for (i=0;i<m;i++)
{w=rand()%(n-i)+i;
t=a[i];
a[i]=a[w];
a[w]=t;
}
這樣可以萬無一失了……