我喜欢你的思维方式。真的是跳出了框框。然而，这种权衡真的不值得。内存和运行时的权衡是一个问题，但运行时的未定义行为却不是。

知道自己使用如此“随机”的业务逻辑，一定会让您感到非常不安。我不会那么做的。

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。

There are certain situations in which uninitialized memory may be safely read using type "unsigned char*" [e.g. a buffer returned from malloc]. Code may read such memory without having to worry about the compiler throwing causality out the window, and there are times when it may be more efficient to have code be prepared for anything memory might contain than to ensure that uninitialized data won't be read (a commonplace example of this would be using memcpy on partially-initialized buffer rather than discretely copying all of the elements that contain meaningful data).

然而，即使在这种情况下，人们也应该始终假设，如果字节的任何组合特别烦人，那么读取它总是会产生字节的模式(如果某个模式在生产中是烦人的，但在开发中不是，那么这种模式直到代码进入生产中才会出现)。

Reading uninitialized memory might be useful as part of a random-generation strategy in an embedded system where one can be sure the memory has never been written with substantially-non-random content since the last time the system was powered on, and if the manufacturing process used for the memory causes its power-on state to vary in semi-random fashion. Code should work even if all devices always yield the same data, but in cases where e.g. a group of nodes each need to select arbitrary unique IDs as quickly as possible, having a "not very random" generator which gives half the nodes the same initial ID might be better than not having any initial source of randomness at all.

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。)

还有一种可能性需要考虑。

现代编译器(嗯，g++)非常聪明，它们会检查你的代码，看看哪些指令影响状态，哪些不影响状态，如果一条指令被保证不影响状态，g++会简单地删除那条指令。

接下来会发生什么。g++肯定会看到你正在读取，执行算术运算，保存，本质上是一个垃圾值，这会产生更多的垃圾。因为不能保证新的垃圾会比旧的垃圾更有用，所以它只会让你的循环消失。杂音!

这个方法很有用，但下面是我要做的。结合UB(未定义行为)与rand()速度。

当然，reduce rand()被执行了，但是把它们混合在一起，这样编译器就不会做任何你不希望它做的事情。

我也不会解雇你。

还没有提到，但是调用未定义行为的代码路径可以做编译器想做的任何事情，例如:

void updateEffect(){}

这肯定比你正确的循环快，因为有UB，是完全符合的。