使用随机数种子确保每次程序运行生成不同的随机序列，常见做法是调用srand(time(0))以当前时间作为种子，且应仅在程序开始时调用一次，避免循环中重复设置导致种子不变；结合rand()与取模运算可生成指定范围的随机数，如1到100之间的数为1 + rand() % 100；C++11推荐使用头文件中的mt19937引擎和uniform_int_distribution分布器，提供更高随机质量与均匀性，适用于高要求场景。
在C++中使用随机数种子，主要是为了确保每次运行程序时生成的随机数序列不同。如果不设置种子，rand() 函数会默认使用相同的起始值，导致每次程序运行都产生相同的“随机”数。
1. 使用 time() 设置随机数种子
最常见的做法是用当前时间作为种子，这样每次运行程序时间不同，种子就不同，生成的随机数序列也会变化。
需要包含头文件：
#include#include #include using namespace std; int main() { srand(time(0)); // 用当前时间设置种子 int random_num = rand(); // 生成一个随机数 cout << "随机数：" << random_num << endl; return 0; }
srand(time(0)) 中的 time(0) 返回自1970年1月1日以来的秒数，每秒都在变化，适合作为种子。
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2. 为什么只调用一次 srand？
srand() 应该只在程序开始时调用一次。如果在循环中反复调用，尤其是在短时间内多次运行，time(0) 的值可能不变（因为秒级精度），反而导致每次生成相同的随机序列。
错误示例：
for (int i = 0; i < 10; ++i) {
srand(time(0)); // 错误：每次循环都重置种子
cout << rand() << endl;
}正确做法是把 srand() 放在循环外。
3. 生成指定范围内的随机数
使用 rand() 结合取模运算可以生成指定范围的随机数。
- 生成 0 到 N-1 的随机数：rand() % N
- 生成 a 到 b 之间的随机数：a + rand() % (b - a + 1)
例如，生成 1 到 100 的随机数：
srand(time(0)); int num = 1 + rand() % 100; cout << "1-100之间的随机数：" << num << endl;
4. C++11 更推荐的方式：使用 头文件
虽然 srand() 和 rand() 简单易用，但它们生成的随机数质量不高，分布不均匀。C++11 引入了更现代、更强大的随机数工具。
常用类：
- std::mt19937：梅森旋转算法，高质量随机数引擎
- std::uniform_int_distribution：定义随机数范围
#include#include using namespace std; int main() { random_device rd; // 真实随机设备（用于种子） mt19937 gen(rd()); // 随机数引擎 uniform_int_distribution
dis(1, 100); // 范围 1~100 for (int i = 0; i < 5; ++i) { cout << dis(gen) << " "; } cout << endl; return 0;}
这种方式更安全、分布更均匀，适合对随机性要求高的场景。
基本上就这些。老式方法用 srand(time(0)) + rand() 足够应付简单需求，追求质量建议用
。种子只设一次，别重复初始化。
