C語言隨機數生成詳解：從 rand/srand 到偽隨機本質與最佳實踐

核心函數與頭文件

#include    // rand, srand, RAND_MAX
#include      // time (用於種子)

int rand(void);           // 返回 0 ~ RAND_MAX 間偽隨機數
void srand(unsigned int seed);  // 設置種子

RAND_MAX 至少 32767（15 位）。

基本用法

1. 指定範圍整數

[0, N)      : rand() % N
[a, b)      : rand() % (b - a) + a
[a, b] 閉區間: rand() % (b - a + 1) + a

2. 浮點數 [0, 1)

double r = rand() / (double)RAND_MAX;

3. 種子初始化（關鍵！）

srand((unsigned)time(NULL));  // 當前時間作種子，每次運行結果不同

若不調用 srand，默認等同 srand(1)，每次運行產生相同序列。

偽隨機數本質深度解析

為什麼叫「偽」隨機？

• 計算機按確定性算法（線性同餘法等）從種子計算序列。
• 同種子、同算法、同平台 → 完全相同序列。
• 「偽」指：統計特性接近隨機，但本質確定、可重現。

種子來源

• 早期 DOS：讀取 BIOS 定時器計數器（端口 0x40:0x6C），毫秒級變化。
• 現代 OS：time(NULL) 秒級時間，或 /dev/urandom、CryptGenRandom 等熵源。

線性同餘法（LCG）示例

// 典型參數（ANSI C / glibc 等各異）
seed = (seed * 1103515245 + 12345) % (1u << 31);
return (int)(seed >> 16) & 0x7FFF;

常見陷阱與最佳實踐

現代 C++ 推薦： 库

#include 
#include 

std::mt19937 rng(std::chrono::steady_clock::now().time_since_epoch().count());
// 均勻整數 [a, b]
std::uniform_int_distribution dist(a, b);
int r = dist(rng);
// 均勻浮點 [0, 1)
std::uniform_real_distribution distf(0.0, 1.0);
double rf = distf(rng);

優點：週期極長（2^19937-1）、統計特性優、線程安全、分布靈活。

總結

1. srand 全程只調用一次，種子用高精度時間或熵源。
2. 簡單場合用 rand()%，嚴謹場合用 C++11 。
3. 加密/安全場景禁用 rand 族函數。
4. 理解偽隨機本質：可重現性是特性（利於測試），非缺陷。