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。

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。

未定义的行为是未定义的。这并不意味着你得到了一个未定义的值，这意味着程序可以做任何事情，并且仍然满足语言规范。

一个好的优化编译器应该

void updateEffect(){
    for(int i=0;i<1000;i++){
        int r;
        int g;
        int b;
        star[i].setColor(r%255,g%255,b%255);
        bool isVisible;
        star[i].setVisible(isVisible);
    }
}

并编译成noop。这当然比任何其他选择都要快。它的缺点是什么都做不了，但这就是未定义行为的缺点。

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。)

由于安全原因，必须清理分配给程序的新内存，否则信息可能会被使用，密码可能会从一个应用程序泄漏到另一个应用程序。只有在重用内存时，才会得到不同于0的值。很有可能，在堆栈上，前一个值是固定的，因为前一个内存的使用是固定的。

如果操作得当，使用未初始化的数据来获得随机性并不一定是件坏事。事实上，OpenSSL正是这样做的，以播种它的PRNG。

显然，这种用法并没有很好地记录下来，因为有人注意到Valgrind抱怨使用未初始化的数据，并“修复”了它，导致了PRNG中的一个错误。

所以你可以这样做，但你需要知道你在做什么，并确保任何阅读你的代码的人都理解这一点。