调用带有两个浮点值的代码，代码可以在任何范围内工作。

float rand_FloatRange(float a, float b)
{
    return ((b - a) * ((float)rand() / RAND_MAX)) + a;
}

如果您使用的是c++而不是C，那么请记住，在技术报告1 (TR1)和c++ 0x草案中，他们在头文件中添加了用于随机数生成器的功能，我相信它与Boost是相同的。随机库和绝对更灵活和“现代”比C库函数，兰德。

该语法提供了选择生成器(如mersenne twister mt19937)然后选择分布(正态分布、伯努利分布、二项式分布等)的能力。

语法如下(无耻地借用本网站):

  #include <iostream>
  #include <random>

  ...

  std::tr1::mt19937 eng;  // a core engine class 
  std::tr1::normal_distribution<float> dist;     

  for (int i = 0; i < 10; ++i)        
      std::cout << dist(eng) << std::endl;

rand()返回一个介于0和RAND_MAX之间的int值。要获得0.0到1.0之间的随机数，首先将rand()返回的int转换为浮点数，然后除以RAND_MAX。

drand48(3)是POSIX的标准方法。GLibC还提供了一个可重入版本drand48_r(3)。

该函数在SVID 3中被宣布过时，但没有提供足够的替代方案，因此IEEE Std 1003.1-2013仍然包含它，并且没有说明它将很快消失。

在Windows中，标准的方法是CryptGenRandom()。

c++ 11提供了很多随机的新选项。关于这个主题的权威论文是N3551, c++ 11中的随机数生成

要了解为什么使用rand()会有问题，请参阅Stephan T. Lavavej在2013年GoingNative活动期间所做的rand()被认为是有害的演示材料。幻灯片在评论中，这里有一个直接链接。

我还介绍了boost以及使用rand，因为遗留代码可能仍然需要它的支持。

下面的例子是从cppreference站点提取出来的，它使用了std::mersenne_twister_engine引擎和std::uniform_real_distribution引擎，后者在[0,10]区间内生成数字，其他引擎和分布被注释掉了(见现场):

#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <string>
#include <map>
#include <random>

int main()
{
    std::random_device rd;

    //
    // Engines 
    //
    std::mt19937 e2(rd());
    //std::knuth_b e2(rd());
    //std::default_random_engine e2(rd()) ;

    //
    // Distribtuions
    //
    std::uniform_real_distribution<> dist(0, 10);
    //std::normal_distribution<> dist(2, 2);
    //std::student_t_distribution<> dist(5);
    //std::poisson_distribution<> dist(2);
    //std::extreme_value_distribution<> dist(0,2);

    std::map<int, int> hist;
    for (int n = 0; n < 10000; ++n) {
        ++hist[std::floor(dist(e2))];
    }

    for (auto p : hist) {
        std::cout << std::fixed << std::setprecision(1) << std::setw(2)
                  << p.first << ' ' << std::string(p.second/200, '*') << '\n';
    }
}

输出将类似如下:

0 ****
1 ****
2 ****
3 ****
4 *****
5 ****
6 *****
7 ****
8 *****
9 ****

输出将根据你选择的分布而变化，所以如果我们决定使用std::normal_distribution，将mean和stddev的值都设为2，例如dist(2,2)，而不是输出将类似于此(参见现场):

-6 
-5 
-4 
-3 
-2 **
-1 ****
 0 *******
 1 *********
 2 *********
 3 *******
 4 ****
 5 **
 6 
 7 
 8 
 9 

以下是N3551中一些代码的修改版本(见现场):

#include <algorithm>
#include <array>
#include <iostream>
#include <random>

std::default_random_engine & global_urng( )
{
    static std::default_random_engine u{};
    return u ;
}

void randomize( )
{
    static std::random_device rd{};
    global_urng().seed( rd() );
}

int main( )
{
  // Manufacture a deck of cards:
  using card = int;
  std::array<card,52> deck{};
  std::iota(deck.begin(), deck.end(), 0);

  randomize( ) ;  

  std::shuffle(deck.begin(), deck.end(), global_urng());
  // Display each card in the shuffled deck:
  auto suit = []( card c ) { return "SHDC"[c / 13]; };
  auto rank = []( card c ) { return "AKQJT98765432"[c % 13]; };

  for( card c : deck )
      std::cout << ' ' << rank(c) << suit(c);

   std::cout << std::endl;
}

结果将类似于:

5h 5s as 9s 4d 6h th 6d kh 2s qs 9h 8h 3d kc td 7h 2d ks 3c tc 7d 4c qh qc qd jd ah jc ac kd 9d 5c 2h 4h 9c 8c jh 5d 4s 7c AD 3s 8s ts 2c 8d 3h 6c js 7s 6s

提高

当然是Boost。随机总是一个选项，这里我使用boost:: Random::uniform_real_distribution:

#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <string>
#include <map>
#include <boost/random/mersenne_twister.hpp>
#include <boost/random/uniform_real_distribution.hpp>

int main()
{
    boost::random::mt19937 gen;
    boost::random::uniform_real_distribution<> dist(0, 10);

    std::map<int, int> hist;
    for (int n = 0; n < 10000; ++n) {
        ++hist[std::floor(dist(gen))];
    }

    for (auto p : hist) {
        std::cout << std::fixed << std::setprecision(1) << std::setw(2)
                  << p.first << ' ' << std::string(p.second/200, '*') << '\n';
    }
}

兰德（）

如果你必须使用rand()，那么我们可以去C常见问题解答关于如何生成浮点随机数的指南?，它基本上给出了一个类似于在区间[0,1)上生成一个的例子:

#include <stdlib.h>

double randZeroToOne()
{
    return rand() / (RAND_MAX + 1.);
}

并生成一个范围为[M,N)的随机数:

double randMToN(double M, double N)
{
    return M + (rand() / ( RAND_MAX / (N-M) ) ) ;  
}

调用带有两个浮点值的代码，代码可以在任何范围内工作。

float rand_FloatRange(float a, float b)
{
    return ((b - a) * ((float)rand() / RAND_MAX)) + a;
}