随机数字如何用C语言生成真正的随机数

怎么用RAND函数产生50-100的随机数。

方法：可以在Excel中利用Rand函数生成50-100的随机数，方法如下： 1、新建一个Excel文件并点击打开，如下图所示； 2、进入excel工作区后，在任意单元格中输入=RAND()*(最大值-最小值）+最小值，如输入=RAND()*(100-50)+50，如下图所示； 3、输入完成后点击回车就可以得到第一个随机数字，如下图所示； 4、选择该单元格，将鼠标置于该单元格右下角，然后往下拉动就可以得到很多在50—100的随机数字了，如下图所示。

什么是随机数及随机数种子，能不能详细通俗介绍一下？

随机数就是就随机数种子中取出的数。

种子就是个序号，这个序号交给一个数列管理器，通过这个序号，你从管理器中取出一个数列，这个数列就是你通过那个序号得到的随机数。

但这个随技术并不真正随机。

因为它是通过某个算法的得到。

也就是说你给数列管理器同一个序号将得到同样一个“随机”数列。

也就是说种子和随机数列是一一对应的。

{An}=f(x), x 就是种子，F()是算法，{An}是数列，这个数列看上去是随机的，这是因为An的通项很复杂。

例如： 从1、2、3、4、5、6、7、8、9、0这十个数中随机取出一个数，取出的数是6的话，那么6就叫随机数。

十个数字就叫随机数种子。

如果是从1到50之间取数字，取出的数字叫随机数，这1到50那50个数字就叫随机数种子。

扩展资料： 根据密码学原理，随机数的随机性检验可以分为三个标准：? 统计学伪随机性。

统计学伪随机性指的是在给定的随机比特流样本中，1的数量大致等于0的数量，同理，“10”“01”“00”“11”四者数量大致相等。

类似的标准被称为统计学随机性。

满足这类要求的数字在人类“一眼看上去”是随机的。

密码学安全伪随机性。

其定义为，给定随机样本的一部分和随机算法，不能有效的演算出随机样本的剩余部分。

真随机性。

其定义为随机样本不可重现。

实际上只要给定边界条件，真随机数并不存在，可是如果产生一个真随机数样本的边界条件十分复杂且难以捕捉（比如计算机当地的本底辐射波动值），可以认为用这个方法演算出来了真随机数。

相应的，随机数也分为三类： 伪随机数：满足第一个条件的随机数。

密码学安全的伪随机数：同时满足前两个条件的随机数。

可以通过密码学安全伪随机数生成器计算得出。

真随机数：同时满足三个条件的随机数。

参考资料来源：搜狗百科--随机数 参考资料来源：搜狗百科 --随机数种子

如何用C语言生成真正的随机数

先使用srand函数以当前时间做一个种子，然后再随机 如: #include??//用到了time函数 #include? #include? int?main() { ????int?i,?number; ????srand((unsigned?int)?time(NULL));?//用时间做种，每次产生随机数不一样 ????for?(i=0;?i<10;?i++)//产生10个随机数 ????{ ????????number?=?rand()?%?12?+?1;//产生1-13的随机数 ????????printf("%d ",?number); ????} ????return?0; }