如果讓你用C++來生成0——N-1之間的隨機數，你會怎么做？你可能會說，很簡單，看：
srand( (unsigned)time( NULL ) );rand() % N;
仔細想一下，這個結果是隨機的嗎（當然，我們不考慮rand()函數的偽隨機性）？
不是的，因為rand()的上限是RAND_MAX，而一般情況下，RAND_MAX并不是N的整數倍，那么如果RAND_MAX % = r，則0——r之間的數值的概率就要大一些，而r+1——N-1之間的數值的概率就要小一些。還有，如果N > RAND_MAX，那該怎么辦？
下面給出一種比較合適的方案，可以生成任意范圍內的等概率隨機數 result。最后還有一個更簡單的方法。
1、如果N<RAND_MAX+1，則要去除尾數，
R = RAND_MAX-(RAND_MAX+1)%N; //去除尾數 t = rand(); while( t > R ) t = rand(); result = t % N; // 符合要求的隨機數
2、如果 N>RAND_MAX，可以考慮分段抽樣，分成[n/(RNAD_MAX+1)]段，先等概率得到段再得到每段內的某個元素，這樣分段也類似地有一個尾數問題，不是每次都剛好分到整數段，一定或多或少有一個余數段，這部分的值如何選?。?/p>
選到余數段的數據拿出來選取，先進行一次選到余數段概率的事件發生，然后進行單獨選取：
r = N % (RAND_MAX+1); //余數 if ( happened( (double)r/N ) )//選到余數段的概率 result = N-r+myrandom(r); // myrandom可以用情況1中的代碼實現 else result = rand()+myrandom(N/(RAND_MAX+1))*(RAND_MAX+1); // 如果選不到余數段再進行分段選取
完整的代碼：
#include<iostream.h>#include<time.h>#include<stdlib.h>const double MinProb=1.0/(RAND_MAX+1);bool happened(double probability)//probability 0~1{ if(probability<=0) {return false; } if(probability<MinProb) { return rand()==0&&happened(probability*(RAND_MAX+1)); } if(rand()<=probability*(RAND_MAX+1)) { return true; } return false;}long myrandom(long n)//產生0~n-1之間的等概率隨機數{ t=0; if(n<=RAND_MAX) { long R=RAND_MAX-(RAND_MAX+1)%n;//尾數 t = rand(); while ( t > r ) { t = rand(); } return t % n; } else { long r = n%(RAND_MAX+1);//余數 if( happened( (double)r/n ) )//取到余數的概率 { return n-r+myrandom(r); } else { return rand()+myrandom(n/(RAND_MAX+1))*(RAND_MAX+1); } }} 還有另外一種非常簡單的方式，那就是使用random_shuffle( RandomAccessIterator _First, RandomAccessIterator _Last ).例如，生成0——N-1之間的隨機數，可以這么寫#include <algorithm>#include <vector>long myrandom( long N ){ std::vector<long> vl( N ); // 定義一個大小為N的vector for ( long i=0; i<N; ++i ) { vl[i] = i; } std::random_shuffle( vl.begin(), vl.end() ); return (*vl.begin());}random_shuffle 還有一個三參數的重載版本random_shuffle( RandomAccessIterator _First, RandomAccessIterator _Last, RandomNumberGenerator& _Rand ) 第三個參數可以接受一個自定義的隨機數生成器來把前兩個參數之間的元素隨機化。
這個方法的缺陷就是，如果只是需要一個隨機數的話，當N很大時，空間消耗很大！
