智能随机数生成器

      在统计学的不同技术中需要使用随机数，比如在从统计总体中抽取有代表性的样本的时候，或者在将实验动物分配到不同的试验组的过程中，或者在进行蒙特卡罗模拟法计算的时候等等。

      产生随机数有多种不同的方法。这些方法被称为随机数发生器。随机数最重要的特性是：它所产生的后面的那个数与前面的那个数毫无关系。

      真正的随机数是使用物理现象产生的：比如掷钱币、骰子、转轮、使用电子元件的噪音、核裂变等等。这样的随机数发生器叫做物理性随机数发生器，它们的缺点是技术要求比较高。

      在实际应用中往往使用伪随机数就足够了。这些数列是“似乎”随机的数，实际上它们是通过一个固定的、可以重复的计算方法产生的。计算机或计算器产生的随机数有很长的周期性。它们不真正地随机，因为它们实际上是可以计算出来的，但是它们具有类似于随机数的统计特征。这样的发生器叫做伪随机数发生器。

      在真正关键性的应用中，比如在密码学中，人们一般使用真正的随机数。

      c语言、C++、C#、Java、Matlab等程序语言和软件中都有对应的随机数生成函数，如rand等。

      1、如何生成随机数?

      rand-max是一个宏，定义了产生的最大的随机数，你要产生的随机数都是整数，你要限定范围就用取余就好了，rand()()%n，n是你规定的范围，这个时候产生的是0-n的随机数，你要产生n-m的随即数就先产生0-(m-n)的，然后加上n就好了，如果你不设定，每次产生的随即数是一样的，你要用种子来设定一下~~srand()()一般把time(0)放进去，查查你就明白了。