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));
}

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));
}

#include <cstdint>
#include <cstdlib>
#include <ctime>

using namespace std;

/* single precision float offers 24bit worth of linear distance from 1.0f to 0.0f */
float getval() {
    /* rand() has min 16bit, but we need a 24bit random number. */
    uint_least32_t r = (rand() & 0xffff) + ((rand() & 0x00ff) << 16);
    /* 5.9604645E-8 is (1f - 0.99999994f), 0.99999994f is the first value less than 1f. */
    return (double)r * 5.9604645E-8;
}

int main()
{
    srand(time(NULL));
...

我不能给出两个答案，所以这里是第二个答案。Log2随机数，很大程度上偏向于0.0f但它实际上是一个随机浮动1.0f到0.0f。

#include <cstdint>
#include <cstdlib>
#include <ctime>

using namespace std;

float getval () {
    union UNION {
        uint32_t i;
        float f;
    } r;
    /* 3 because it's 0011, the first bit is the float's sign.
     * Clearing the second bit eliminates values > 1.0f.
     */
    r.i = (rand () & 0xffff) + ((rand () & 0x3fff) << 16);
    return r.f;
}

int main ()
{
    srand (time (NULL));
...

在我看来，上面的答案确实给出了一些“随机”浮点数，但它们都不是真正的随机浮点数(即它们错过了浮点数表示的一部分)。在我进入我的实现之前，让我们先看看浮点数的ANSI/IEEE标准格式:

|符号(1位)| e(8位)| f(23位)|

这个词代表的数字是 (-1 *号)* 2^e * 1.f

注意“e”是一个有偏差的数字(偏差为127)，因此范围从-127到126。最简单的(实际上也是最随机的)函数是将随机int类型的数据写入浮点数，因此

int tmp = rand();
float f = (float)*((float*)&tmp);

注意，如果你做浮动f = (float)rand();它将整数转换为浮点数(因此10将变成10.0)。 现在如果你想限制最大值你可以这样做(不确定是否有效)

int tmp = rand();
float f = *((float*)&tmp);
tmp = (unsigned int)f       // note float to int conversion!
tmp %= max_number;
f -= tmp;

但是如果你观察浮点数的结构，你会发现浮点数的最大值大约是2^127，这比int数的最大值(2^32)要大得多，因此排除了很大一部分可以用浮点数表示的数字。 这是我的最终实现:

/**
 * Function generates a random float using the upper_bound float to determine 
 * the upper bound for the exponent and for the fractional part.
 * @param min_exp sets the minimum number (closest to 0) to 1 * e^min_exp (min -127)
 * @param max_exp sets the maximum number to 2 * e^max_exp (max 126)
 * @param sign_flag if sign_flag = 0 the random number is always positive, if 
 *              sign_flag = 1 then the sign bit is random as well
 * @return a random float
 */
float randf(int min_exp, int max_exp, char sign_flag) {
    assert(min_exp <= max_exp);

    int min_exp_mod = min_exp + 126;

    int sign_mod = sign_flag + 1;
    int frac_mod = (1 << 23);

    int s = rand() % sign_mod;  // note x % 1 = 0
    int e = (rand() % max_exp) + min_exp_mod;
    int f = rand() % frac_mod;

    int tmp = (s << 31) | (e << 23) | f;

    float r = (float)*((float*)(&tmp));

    /** uncomment if you want to see the structure of the float. */
//    printf("%x, %x, %x, %x, %f\n", (s << 31), (e << 23), f, tmp, r);

    return r;
}

使用这个函数randf(0,8,0)将返回一个介于0.0和255.0之间的随机数

在一些系统上(目前想到的是带有VC的Windows)， RAND_MAX小得可笑，也就是只有15位。当除以RAND_MAX时，你只生成了一个15位的尾数，而不是23位。这对您来说可能是问题，也可能不是问题，但在这种情况下，您会遗漏一些值。

哦，刚才注意到已经有关于这个问题的注释了。不管怎样，这里有一些代码可以帮你解决这个问题:

float r = (float)((rand() << 15 + rand()) & ((1 << 24) - 1)) / (1 << 24);

未经测试，但可能工作:-)

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;