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;

对于c++，它可以在dist变量指定的范围内生成实浮点数

#include <random>  //If it doesnt work then use   #include <tr1/random>
#include <iostream>

using namespace std;

typedef std::tr1::ranlux64_base_01 Myeng; 
typedef std::tr1::normal_distribution<double> Mydist;

int main() { 
       Myeng eng; 
       eng.seed((unsigned int) time(NULL)); //initializing generator to January 1, 1970);
       Mydist dist(1,10); 

       dist.reset(); // discard any cached values 
       for (int i = 0; i < 10; i++)
       {
           std::cout << "a random value == " << (int)dist(eng) << std::endl; 
       }

       return (0);
}

到目前为止，我对任何答案都不满意，所以我写了一个新的随机浮点函数。它对浮点数据类型进行了按位假设。它仍然需要一个rand()函数，至少有15个随机位。

//Returns a random number in the range [0.0f, 1.0f).  Every
//bit of the mantissa is randomized.
float rnd(void){
  //Generate a random number in the range [0.5f, 1.0f).
  unsigned int ret = 0x3F000000 | (0x7FFFFF & ((rand() << 8) ^ rand()));
  unsigned short coinFlips;

  //If the coin is tails, return the number, otherwise
  //divide the random number by two by decrementing the
  //exponent and keep going. The exponent starts at 63.
  //Each loop represents 15 random bits, a.k.a. 'coin flips'.
  #define RND_INNER_LOOP() \
    if( coinFlips & 1 ) break; \
    coinFlips >>= 1; \
    ret -= 0x800000
  for(;;){
    coinFlips = rand();
    RND_INNER_LOOP(); RND_INNER_LOOP(); RND_INNER_LOOP();
    //At this point, the exponent is 60, 45, 30, 15, or 0.
    //If the exponent is 0, then the number equals 0.0f.
    if( ! (ret & 0x3F800000) ) return 0.0f;
    RND_INNER_LOOP(); RND_INNER_LOOP(); RND_INNER_LOOP();
    RND_INNER_LOOP(); RND_INNER_LOOP(); RND_INNER_LOOP();
    RND_INNER_LOOP(); RND_INNER_LOOP(); RND_INNER_LOOP();
    RND_INNER_LOOP(); RND_INNER_LOOP(); RND_INNER_LOOP();
  }
  return *((float *)(&ret));
}

以Boost.Random为例。你可以这样做:

float gen_random_float(float min, float max)
{
    boost::mt19937 rng;
    boost::uniform_real<float> u(min, max);
    boost::variate_generator<boost::mt19937&, boost::uniform_real<float> > gen(rng, u);
    return gen();
}

尝试一下，您可能会更好地传递相同的mt19937对象，而不是每次都构造一个新的对象，但希望您能理解。

如果您知道您的浮点数格式是IEEE 754(几乎所有现代cpu，包括Intel和ARM)，那么您可以使用逐位方法从一个随机整数构建一个随机浮点数。只有当你无法访问c++ 11的random或Boost时，才应该考虑这样做。随机的，两者都更好。

float rand_float()
{
    // returns a random value in the range [0.0-1.0)

    // start with a bit pattern equating to 1.0
    uint32_t pattern = 0x3f800000;

    // get 23 bits of random integer
    uint32_t random23 = 0x7fffff & (rand() << 8 ^ rand());

    // replace the mantissa, resulting in a number [1.0-2.0)
    pattern |= random23;

    // convert from int to float without undefined behavior
    assert(sizeof(float) == sizeof(uint32_t));
    char buffer[sizeof(float)];
    memcpy(buffer, &pattern, sizeof(float));
    float f;
    memcpy(&f, buffer, sizeof(float));

    return f - 1.0;
}

这将比使用除法得到更好的分布。

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。