你也可以使用mathgl库#include <mgl2/mgl_cf.h>(虽然首先你需要安装它，我自己通过MSYS2安装)函数mgl_rnd()。它也有均匀分布，高斯分布等等。这是ez的用法。但我不知道它的特点。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

void main() 
{
    int visited[100];
    int randValue, a, b, vindex = 0;

    randValue = (rand() % 100) + 1;

    while (vindex < 100) {
        for (b = 0; b < vindex; b++) {
            if (visited[b] == randValue) {
                randValue = (rand() % 100) + 1;
                b = 0;
            }
        }

        visited[vindex++] = randValue;
    }

    for (a = 0; a < 100; a++)
        printf("%d ", visited[a]);
}

对于c, STL不存在，你必须调用rand，或者更好的是，随机。它们在标准库头文件stdlib.h中声明。rand是POSIX, random是BSD规范函数。

rand和random之间的区别是random返回一个更有用的32位随机数，而rand通常返回一个16位数。BSD手册显示rand的较低位是循环的和可预测的，因此rand对于较小的数字可能是无用的。

与此相关的特定于glibc的函数(应该在大多数Linux环境中都可以找到)是random()，或者您可能对其线程安全版本random_r()感兴趣。在将结构体random_data传递给random_r()之前，必须使用initstate_r()初始化它。

下面是一个快速的代码示例:

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <time.h>

void xxx (void) {
    unsigned int seed = (unsigned int) time(NULL);
    char rnd_state[17] = {0};
    struct random_data rnd_st_buf = {0};
    initstate_r(seed, &rnd_state[0], 17, &rnd_st_buf);
    for(size_t idx = 0; idx < 8; idx++) {
        int32_t rnd_int = 0;
        char rnd_seq_str[6] = {0};
        random_r(&rnd_st_buf, &rnd_int);
        memcpy((char *)&rnd_seq_str[0], (char *)&rnd_int, 4);
        printf("random number : 0x%08x,  \n", rnd_int);
    }
}

尽管这里所有人都建议使用rand()，但除非迫不得已，否则您不会想要使用rand() !rand()生成的随机数通常非常糟糕。引用Linux手册页:

Linux C库中的rand()和srand()版本使用与random(3)和srandom(3)相同的随机数生成器，因此低阶位应该与高阶位一样随机。但是，在旧的rand()实现上，以及在不同系统上的当前实现上，低阶位比高阶位随机得多。当需要良好的随机性时，不要在旨在可移植的应用程序中使用此函数。(请使用random(3)。)

关于可移植性，random()也由POSIX标准定义了很长一段时间。rand()更老，它已经出现在第一个POSIX.1规范(IEEE Std 1003.1-1988)中，而random()首次出现在POSIX.1-2001 (IEEE Std 1003.1-2001)中，然而当前的POSIX标准已经是POSIX.1-2008 (IEEE Std 1003.1-2008)，仅在一年前收到了更新(IEEE Std 1003.1-2008, 2016版)。所以我认为random()是非常可移植的。

POSIX.1-2001还引入了lrand48()和mrand48()函数，参见这里:

此函数族应使用线性同余算法和48位整数算术生成伪随机数。

一个很好的伪随机源是arc4random()函数，它在许多系统上都可用。不是任何官方标准的一部分，在1997年左右出现在BSD中，但你可以在Linux和macOS/iOS等系统上找到它。

如果您需要128个安全随机位，符合RFC 1750的解决方案是读取已知可以生成可用熵位的硬件源(例如旋转磁盘)。更好的是，好的实现应该使用混合函数组合多个源，并最终通过重新映射或删除输出来消除输出分布的倾斜。

如果你需要更多的比特，你需要做的就是从128个安全随机比特的序列开始，并将其拉伸到所需的长度，将其映射到人类可读的文本等等。

如果你想在C中生成一个安全的随机数，我将遵循这里的源代码:

https://wiki.sei.cmu.edu/confluence/display/c/MSC30-C.+Do+not+use+the+rand%28%29+function+for+generating+pseudorandom+numbers

注意，对于Windows bbcryptgenrandom是使用的，而不是CryptGenRandom，在过去的20年里已经变得不安全。您可以亲自确认BCryptGenRandom符合RFC 1750。

For POSIX-compliant operating systems, e.g. Ubuntu (a flavor of Linux), you can simply read from /dev/urandom or /dev/random, which is a file-like interface to a device that generates bits of entropy by combining multiple sources in an RFC 1750 compliant fashion. You can read a desired number of bytes from these "files" with read or fread just like you would any other file, but note that reads from /dev/random will block until a enough new bits of entropy are available, whereas /dev/urandom will not, which can be a security issue. You can get around that by checking the size of the available entropy pool, either my reading from entropy_avail, or by using ioctl.