您的特定代码示例可能无法实现您所期望的功能。虽然从技术上讲，循环的每次迭代都为r、g和b值重新创建局部变量，但实际上它们在堆栈上是完全相同的内存空间。因此，它不会在每次迭代中重新随机化，你最终将为1000种颜色中的每一种分配相同的3个值，而不管r、g和b最初是多么随机。

事实上，如果它确实有效，我会非常好奇是什么让它重新随机化。我唯一能想到的就是在这个堆栈上有一个交错的中断，这是不太可能的。也许内部优化将它们作为寄存器变量，而不是真正的内存位置，在循环中寄存器被重用，这也会奏效，特别是如果设置可见性函数特别需要寄存器的话。不过，这远不是随机的。

好问题!

未定义并不意味着它是随机的。考虑一下，在全局未初始化变量中获得的值是由系统或您的/其他应用程序运行时遗留在那里的。根据您的系统对不再使用的内存的处理和/或系统和应用程序生成的值类型，您可能会得到:

总是一样的。 成为一小部分价值观中的一员。 获取一个或多个小范围内的值。 在16/32/64位系统的指针上看到许多可以被2/4/8整除的值 .．.

您将得到的值完全取决于系统和/或应用程序留下的非随机值。因此，确实会有一些噪音(除非您的系统删除不再使用的内存)，但您将从中提取的值池绝不是随机的。

对于局部变量，情况会变得更糟，因为它们直接来自您自己程序的堆栈。在执行其他代码期间，您的程序很有可能实际编写这些堆栈位置。我估计在这种情况下运气的机会非常低，而你所做的“随机”代码更改将尝试这种运气。

阅读随机性。正如你所看到的，随机性是一种非常特殊且难以获得的属性。一个常见的错误是，如果你只是采取一些难以跟踪的东西(比如你的建议)，你会得到一个随机的值。

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。

在任何想要使用未初始化变量的地方使用7757。我从质数列表中随机选择了它:

这是被定义的行为 它保证不总是0 它是质数 它很可能在统计上是随机的，就像未初始化一样 变量 它可能比未初始化的变量快，因为它的 值在编译时已知

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。)

您的特定代码示例可能无法实现您所期望的功能。虽然从技术上讲，循环的每次迭代都为r、g和b值重新创建局部变量，但实际上它们在堆栈上是完全相同的内存空间。因此，它不会在每次迭代中重新随机化，你最终将为1000种颜色中的每一种分配相同的3个值，而不管r、g和b最初是多么随机。

事实上，如果它确实有效，我会非常好奇是什么让它重新随机化。我唯一能想到的就是在这个堆栈上有一个交错的中断，这是不太可能的。也许内部优化将它们作为寄存器变量，而不是真正的内存位置，在循环中寄存器被重用，这也会奏效，特别是如果设置可见性函数特别需要寄存器的话。不过，这远不是随机的。