我需要在指定的区间[max;min]内生成随机数。
此外，随机数应该在区间上均匀分布，而不是聚集在某个特定点。
目前我正在这样生成：
for(int i=0; i<6; i++)
{
DWORD random = rand()%(max-min+1) + min;
}
根据我的测试，随机数只在一个点附近生成。
Example
min = 3604607;
max = 7654607;
生成的随机数：
3631594
3609293
3630000
3628441
3636376
3621404
下面的回答中提到：OK，RAND_MAX是32767。我在C++ Windows平台上。是否有其他方法可以生成具有均匀分布的随机数？
rand是不好的选择在这里你得到的大部分答案都使用了rand函数和取模运算符。这种方法可能无法均匀地生成数字（这取决于范围和RAND_MAX的值），因此不建议使用。
使用C++11，还有多种其他选项可供选择。其中一种非常适合您的要求，可以很好地在范围内生成随机数：std::uniform_int_distribution。以下是一个示例：
#include <iostream>
#include <random>
int main()
{
const int range_from = 0;
const int range_to = 1000;
std::random_device rand_dev;
std::mt19937 generator(rand_dev());
std::uniform_int_distribution<int> distr(range_from, range_to);
std::cout << distr(generator) << '\n';
}
这里是运行示例.
模板函数可能会有所帮助：
template<typename T>
T random(T range_from, T range_to) {
std::random_device rand_dev;
std::mt19937 generator(rand_dev());
std::uniform_int_distribution<T> distr(range_from, range_to);
return distr(generator);
}
<random> 头文件 提供了无数其他类型的随机数生成器，包括伯努利、泊松和正态分布。
标准库提供了 std::shuffle 函数，可以按照以下方式使用：
#include <iostream>
#include <random>
#include <vector>
int main()
{
std::vector<int> vec = {4, 8, 15, 16, 23, 42};
std::random_device random_dev;
std::mt19937 generator(random_dev());
std::shuffle(vec.begin(), vec.end(), generator);
std::for_each(vec.begin(), vec.end(), [](auto i){std::cout << i << '\n';});
}
该算法会以线性复杂度随机重新排序元素。
另一种选择是，如果您没有C++11+编译器，可以使用Boost.Random。它的接口与C++11非常相似。
mt19937类型是什么？ - Apollo1 9 6 2 8 7 1 4 7 7。你知道如何在每次运行程序时随机化这些数字吗？ - user405398它还返回了0x3`。据我所知，我正在使用GNU-GCC编译器，但我对C++还很陌生，不理解发生了什么。 - Mushroom Man注意：不要在统计、模拟、密码学或其他严肃场合使用rand()。
对于一个匆忙的人来说，这足以使数字看起来随机，但不能更多地实现。
请参见Jeffrey的回答以获取更好的选项，或此答案以获得加密安全的随机数。
通常，高位比低位显示更好的分布，因此生成简单用途范围内的随机数的推荐方法是：
((double) rand() / (RAND_MAX+1)) * (max-min+1) + min
注意：确保RAND_MAX+1不会溢出（感谢Demi）！
除法在区间[0, 1)中生成随机数；将其“拉伸”到所需范围。只有当max-min+1接近RAND_MAX时，您需要像Mark Ransom发布的“BigRand()”函数。
这也避免了由于模数引起的一些切片问题，这可能会使您的数字更糟糕。
内置的随机数生成器不能保证具有用于统计模拟所需的质量。对于人类来说，数值“看起来随机”是可以的，但对于严肃的应用程序，您应该采取更好的东西 - 或者至少检查它的属性（均匀分布通常很好，但值倾向于相关，序列是确定性的）。Knuth对随机数发生器有一个优秀的（如果难以阅读）论文，我最近发现LFSR非常棒且易于实现，只要它的属性对您来说是好的。
( rand() / ((double)RAND_MAX+1)) * (max-min+1) + min。只需要将转换为double的操作移到前面，就可以避免问题了。 - Mooing Duckrandutilsrandutils库(展示)是一个有趣的新奇事物，提供了一个简单的接口和（声明的）强大的随机能力。它的缺点是需要在你的项目中添加依赖，并且由于它是新的，它还没有经过广泛的测试。不管怎样，由于它是免费的（MIT许可证）并且只需要头文件，我认为值得一试。
最小示例：掷骰子
#include <iostream>
#include "randutils.hpp"
int main() {
randutils::mt19937_rng rng;
std::cout << rng.uniform(1,6) << "\n";
}
Boost.Random(文档)是启发了C++11的<random>库，两者共享很多接口。虽然理论上也是外部依赖，但Boost现在已经成为“准标准”库，其Random模块可以被认为是生成高质量随机数的经典选择。它相对于C++11的解决方案具有两个优点：
random_device使用系统特定方法提供高质量的种子random_device模块不是头文件，需要编译和链接boost_random。
最小示例：掷骰子
#include <iostream>
#include <boost/random.hpp>
#include <boost/nondet_random.hpp>
int main() {
boost::random::random_device rand_dev;
boost::random::mt19937 generator(rand_dev());
boost::random::uniform_int_distribution<> distr(1, 6);
std::cout << distr(generator) << '\n';
}
mt19937设为thread_local：生成器相当臃肿（超过2KB），最好不要在堆栈上分配mt19937：Mersenne Twister有一个大状态，在初始化期间可以受益于更多的熵<random>库对于基本需求而言，其接口复杂度远高于所提供的功能。问题在于std::random_device：标准并未规定其输出的最小质量（只要entropy()返回0即可），截至2015年，MinGW（虽然不是最常用的编译器，但也不算是奇特的选择）将始终在最小样本上输出4。#include <iostream>
#include <random>
int main() {
std::random_device rand_dev;
std::mt19937 generator(rand_dev());
std::uniform_int_distribution<int> distr(1, 6);
std::cout << distr(generator) << '\n';
}
最小示例：掷骰子
#include <iostream>
#include <random>
int main() {
std::cout << std::randint(1,6);
}
randint函数被批准加入新标准中。也许到那个时候，种子质量的保证也会得到改善。
最小样例：掷骰子
#include <cstdlib>
#include <ctime>
#include <iostream>
int main() {
std::srand(std::time(nullptr));
std::cout << (std::rand() % 6 + 1);
}
旧的 C 语言解决方案被认为是有害的，原因很充分（参见这里的其他答案或这篇详细分析）。然而，它还是有优点的：简单、便携、快速且诚实。从某种意义上说，我们知道获得的随机数质量很差，因此不会被诱惑去将其用于严肃的场合。
最小示例：掷骰子
#include <iostream>
int main() {
std::cout << 9; // http://dilbert.com/strip/2001-10-25
}
randutils 库现在被称为 PCG。 - tay10r如果 RAND_MAX 是32767，你可以很容易地将比特数加倍。
int BigRand()
{
assert(INT_MAX/(RAND_MAX+1) > RAND_MAX);
return rand() * (RAND_MAX+1) + rand();
}
rand()通常不是一个好的随机数生成器。它并没有要求是好的。 - undefinedrand的替代方案。我的回答是针对你因某种原因而必须使用rand时的情况。 - undefinedrand()的周期没有具体规定，我们无法确定0x1234是否总是会跟随0x5678。我同意在可用的情况下使用<random>更好。 - undefineduniform_int的一个糟糕实现。生成无偏输出非常容易，这里已经有多个问题展示了该方法。 - Mark Ransom您需要查看特定编译器/环境下的RAND_MAX。
如果rand()生成一个随机的16位数字，您将会看到这些结果。（您似乎假设它将是32位数字）。
我不能保证这是答案，但请发布您的RAND_MAX值和有关您环境的更多详细信息。
这应该提供一个在范围[low, high)内的均匀分布，而不使用浮点数，只要总体范围小于RAND_MAX。
uint32_t rand_range_low(uint32_t low, uint32_t high)
{
uint32_t val;
// only for 0 < range <= RAND_MAX
assert(low < high);
assert(high - low <= RAND_MAX);
uint32_t range = high-low;
uint32_t scale = RAND_MAX/range;
do {
val = rand();
} while (val >= scale * range); // since scale is truncated, pick a new val until it's lower than scale*range
return val/scale + low;
}
如果要处理大于RAND_MAX的值，你需要使用类似如下的方法：
uint32_t rand_range(uint32_t low, uint32_t high)
{
assert(high>low);
uint32_t val;
uint32_t range = high-low;
if (range < RAND_MAX)
return rand_range_low(low, high);
uint32_t scale = range/RAND_MAX;
do {
val = rand() + rand_range(0, scale) * RAND_MAX; // scale the initial range in RAND_MAX steps, then add an offset to get a uniform interval
} while (val >= range);
return val + low;
}
使用 Mersenne Twister 引擎（C++11）：
#include <random>
// Returns a random integer within the range [min, max]
int generateRandomInt(const int min, const int max) {
static bool is_seeded = false;
static std::mt19937 generator;
// Seed once
if (!is_seeded) {
std::random_device rd;
generator.seed(rd());
is_seeded = true;
}
// Use a Mersenne Twister engine to pick a random number
// within the given range
std::uniform_int_distribution<int> distribution(min, max);
return distribution(generator);
}
rand()是均匀的。你使用的是哪个库？cstdlib.h的rand()是不均匀的：http://www.cplusplus.com/reference/cstdlib/rand/ - Mike Warren