未定义的行为意味着编译器的作者可以自由地忽略这个问题，因为无论发生什么，程序员都没有权利抱怨。

理论上，当进入UB域时，任何事情都可能发生(包括守护进程从你鼻子上飞出去)，通常意味着编译器作者不会关心，对于局部变量，其值将是当时堆栈内存中的任何值。

这也意味着内容通常是“奇怪的”，但是是固定的，或者是稍微随机的，或者是可变的，但是有一个清晰的模式(例如，在每次迭代中增加值)。

当然，你不能指望它是一个不错的随机生成器。

真的不好!坏习惯，坏结果。 考虑:

A_Function_that_use_a_lot_the_Stack();
updateEffect();

如果函数A_Function_that_use_a_lot_the_Stack()总是进行相同的初始化，则堆栈上保留相同的数据。这些数据就是我们调用updateEffect()得到的:总是相同的值!

不，太糟糕了。

使用未初始化变量的行为在C和c++中都是未定义的，而且这样的方案不太可能具有理想的统计属性。

如果你想要一个“快速而肮脏”的随机数生成器，那么rand()是你最好的选择。在它的实现中，它所做的只是一个乘法、一个加法和一个模数。

我所知道的最快的生成器需要你使用uint32_t作为伪随机变量I的类型，并使用

I = 1664525 * I + 1013904223

生成连续的值。你可以选择任何你喜欢的I的初始值(称为种子)。显然你可以内联编码。无符号类型的标准保证包装充当模数。(数字常数是由杰出的科学程序员Donald Knuth精心挑选的。)

正如其他人所说，这将是快速的，但不是随机的。

大多数编译器对局部变量所做的是在堆栈上为它们抓取一些空间，而不是费心将其设置为任何东西(标准说它们不需要这样做，所以为什么要减慢生成的代码呢?)

在这种情况下，你将得到的值将取决于之前在堆栈上的内容——如果你在这个函数之前调用一个有100个局部char变量设置为'Q'的函数，然后在该函数返回后调用你的函数，那么你可能会发现你的“随机”值表现得就像你已经将memset()它们全部设置为'Q'。

重要的是，你的例子函数尝试使用这个，这些值不会改变每次你读取他们，他们将是相同的每一次。所以你会得到100颗星星都设置成相同的颜色和能见度。

而且，没有什么说编译器不应该初始化这些值——所以将来的编译器可能会这样做。

总的来说:坏主意，不要做。 (就像很多“聪明的”代码级优化一样……)

有很多很好的答案，但请允许我补充另一个并强调一点，在确定性计算机中，没有什么是随机的。对于伪rng生成的数字和堆栈上为C/ c++局部变量保留的内存区域中发现的看似“随机”的数字都是如此。

但是…这里有一个关键的区别。

由优秀的伪随机生成器生成的数字具有统计上与真正的随机抽取相似的属性。例如，分布是均匀的。循环长度很长:在循环重复之前，你可以得到数百万个随机数。序列不是自相关的:例如，如果你取第2个、第3个或第27个数字，或者查看生成的数字中的特定数字，你不会开始看到奇怪的模式出现。

相比之下，留在堆栈上的“随机”数字没有任何这些属性。它们的值和明显的随机性完全取决于程序的构造方式、编译方式以及编译器对程序的优化方式。举例来说，这是你的想法的一个变体，作为一个自包含的程序:

#include <stdio.h>

notrandom()
{
        int r, g, b;

        printf("R=%d, G=%d, B=%d", r&255, g&255, b&255);
}

int main(int argc, char *argv[])
{
        int i;
        for (i = 0; i < 10; i++)
        {
                notrandom();
                printf("\n");
        }

        return 0;
}

当我在Linux机器上用GCC编译这段代码并运行它时，结果是相当不愉快的确定性:

R=0, G=19, B=0
R=130, G=16, B=255
R=130, G=16, B=255
R=130, G=16, B=255
R=130, G=16, B=255
R=130, G=16, B=255
R=130, G=16, B=255
R=130, G=16, B=255
R=130, G=16, B=255
R=130, G=16, B=255

If you looked at the compiled code with a disassembler, you could reconstruct what was going on, in detail. The first call to notrandom() used an area of the stack that was not used by this program previously; who knows what was in there. But after that call to notrandom(), there is a call to printf() (which the GCC compiler actually optimizes to a call to putchar(), but never mind) and that overwrites the stack. So the next and subsequent times, when notrandom() is called, the stack will contain stale data from the execution of putchar(), and since putchar() is always called with the same arguments, this stale data will always be the same, too.

因此，这种行为绝对不是随机的，通过这种方式获得的数字也不具有编写良好的伪随机数生成器的任何理想属性。事实上，在大多数现实场景中，它们的值是重复的并且高度相关的。

事实上，和其他人一样，我也会认真考虑解雇那些试图把这个想法当作“高性能RNG”的人。

我做了一个非常简单的测试，它根本不是随机的。

#include <stdio.h>

int main() {

    int a;
    printf("%d\n", a);
    return 0;
}

每次我运行程序，它都输出相同的数字(在我的例子中是32767)——没有比这更随机的了。这大概是运行时库中留在堆栈上的启动代码。由于每次程序运行时都使用相同的启动代码，并且在两次运行之间程序中没有其他变化，因此结果是完全一致的。