零到十的随机数是什么？

零到十随机数是从0到10一共有11个数，0、1、2、3、4、5、6、7、8、9、10。果随机抽10次，每个数被抽到的概率就是十一分之一，如果抽100次的话每个数被抽到的概率就是一百分之十一，因为抽的次数不同，所以每个数被抽的的概率也是不同的。随机数的定义随机数是专门的随机试验的结果。在统计学的不同技术中需要使用随机数，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。产生随机数有多种不同的方法。这些方法被称为随机数生成器。随机数最重要的特性是它在产生时后面的那个数与前面的那个数毫无关系。

零至100随机数是这个就是随机的，摇出来的是0就是0，是9就是9。随机的数字没有人为操作的，也有人为控制的时候，就好比是购买福利彩票，摇数字的时候，明面上说是随机摇出来，但是幕后还是有人手操控出来的数字掉下来，所以想要中这个彩票的人除非是运气好的不得了，爆棚，碰到了，就是中了五百万大奖。1-100随机数说明要生成1到100之间的随机数，有大约两种办法，一是先生成0到1之间的一个随机小数，然后再扩大100倍，再取整数，就可以生成1到100之间的随机数，第二个办法是直接生成1到100的随机数，方法是先生成一个Random对象，再使用nextInt100方法，就生成了指定范围内的随机数。

零到一百随机数字即任一个数字都是从0～100中绝对同等可能地抽取的数字。要生成1~100之间的随机数，有大约两种办法，一是先生成0~1之间的一个随机小数，然后再扩大100倍，再取整数，就可以生成1~100之间的随机数。第二个办法是直接生成1~100的随机数，方法是先生成一个Random对象，再使用nextInt(100)方法，就生成了指定范围内的随机数。举例：一个有限总体共有40个样品，欲从中随机抽出10个组成样本。先将40个样品从01～40编上号。在随机数字表中任一位置开始选择，最先挑出的10个数字便确定了10个样品，因总体中仅40个样品，只需使用两位数字。若数字超过40，略过不选；若数字出现重复也跳过不选。选数字可按行，也可按列，甚至按块进行。

问题一：什么是随机数？ 随机数就是计算机随机产生的数字序列。伪随机数序列看上去是随机的，但是反复执行程序会发现每次程序所产生的序列是重复的。可以用srand来避免出现伪随机数，他unsigned类型的数据作参数并未函数rand设置随机数种子。 c代码： #include 1. i=rand();产生0到RAND_MAX（32767）之间的整数 2. unsigned seed; srand(seed);设置种子 i=rand(); 问题二：真随机数的定义是什么 从软件的角度来说，如果是计算机起卦，则要用到随机数，而电脑中的随机数是假的随机数，搞那么多年程序，我还没看到过什么玩意能够有真随机数，按现代科学定义的真随机数的产生条件有起码两个： 1、真随机数数列是不可预计的，因而也不可能重复产生两个相同的真随机数数列。 2、真随机数只能用某些随机物理过程来产生。例如：放射性衰变、电子设备的热噪音、宇宙射线的触发时间等等。 在计算机中，为了满足信息熵的特性，常常是用到的信息源包括用户的人为反应或某种经过排列变形后的高频时钟的序列或者是用户运动鼠标的路径的坐标等，这在一般的程序里据我看是很少触及到的。因此，计算机上的起卦方法先不谈真随机数的如何的处理问题，还有取到了数又该如何变化的问题。如果更深化的话，还需要要论及世界的本质之类的哲学命题，暂且不表。就目前起卦程序主要在网上起而言，关联于时间的起卦法也许还有可商议之处，而对随机要求性较强的起卦方法是很不适合的。 1. 如何产生一定范围内的随机数？ 直接的方法是： rand() % N; 返回从 0 到 N - 1 的数字。但这个方法不好，因为许多随机数发生器的低位比特并不随机。一个较好的方法是： (int)((double)rand() / ((double)RAND_MAX + 1) * N); 如果你不希望使用 double，另一个方法是： rand() / (RAND_MAX / N + 1); 两种方法都需要知道 RAND_MAX，而且假设 N 要远远小于 RAND_MAX。ANSI 规定标准头文件 stdlib.h 中包含 RAND_MAX 的 #define。顺便提一下，RAND_MAX 是个常数，它告诉你 C 库函数 rand() 的固定范围。你不可以设 RAND_MAX 为其它的值，也没有办法要求 rand() 返回其它范围的值。如果你用的随机数发生器返回的是 0 到 1 的浮点值，要取得范围在 0 到 N - 1 内的整数，只要将随机数乘以 N 就可以了。 2. 为什么每次执行程序，rand() 都返回相同顺序的数字？ 你可以调用 srand() 来初始化伪随机数发生器的种子，传递给 srand() 的值应该是真正的随机数，例如当前时间： #include #include srand((unsigned int)time((time_t *)NULL)); 请注意，在一个程序执行中多次调用 srand() 并不见得有帮助！不要为了取得“真随机数”而在每次调用 rand() 前都调用 srand()！ 3. 我需要随机的真/假值，所以我用直接用 rand() % 2，可是我得到交替的 0, 1, 0, 1, 0 。 这是个低劣的伪随机数生成器，在低位比特中不随机！很不幸，某些系统就提供这样的伪随机数生成器。请试着使用高位比特，具体请参考本文第 1 点。 问题三：c语言随机数函数是什么？ rand（产生随机数） 相关函数 srand 表头文件 #include 定义函数 int rand(void) 函数说明 rand()会返回一随机数值，范围在0至RAND_MAX 间。在调用此函数产生随机数前，必须先利用srand()设好随机数种子，如果未设随机数种子，rand()在调用时会自动设随机数种子为1。关于随机数种子请参考srand()。 返回值 返回0至RAND_MAX之间的随机数值，RAND_MAX定义在stdlib.h，其值为2147483647。 范例 /* 产生介于1 到10 间的随机数值，此范例未设随机数种子，完整的随机数产生请参考 srand（）*/ #include main() { int i,j; for(i=0;i 定义函数 void srand (unsigned int seed); 函数说明 srand()用来设置rand()产生随机数时的随机数种子。参数seed必须是个整数，通常可以利用geypid()或time(0)的返回值来当做seed。如果每次seed都设相同值，rand()所产生的随机数值每次就会一样。 返回值 范例 /* 产生介于1 到10 间的随机数值，此范例与执行结果可与rand（）参照*/ #include #include main() { int i,j; srand((int)time(0)); for(i=0;i> 问题四：C语言中产生随机数的函数是什么? #include #include #include void main() { int i; srand((unsigned)time(NULL)); i = rand() % 100; }这样产生的随机数就是0-99之间的， 这二个函数的工作过程如下： 1) 首先给srand()提供一个种子，它是一个unsigned int类型，其取值范围从0~65535； 2) 然后调用rand()，它会根据提供给srand()的种子值返回一个随机数(在0到32767之间) 3) 根据需要多次调用rand()，从而不间断地得到新的随机数； 4) 无论什么时候，都可以给srand()提供一个新的种子，从而进一步“随机化”rand()的输出结果。 问题五：随机数的计算公式是什么？ 为追求真正的随机序列，人们曾采用很多种原始的物理方法用于生成一定范围内满足精度（位数）的均匀分布序列，其缺点在于：速度慢、效率低、需占用大量存储空间且不可重现等。为满足计算机模拟研究的需求，人们转而研究用算法生成模拟各种概率分布的伪随机序列。伪随机数是指用数学递推公式所产生的随机数。从实用的角度看，获取这种数的最简单和最自然的方法是利用计算机语言的函数库提供的随机数发生器。典型情况下，它会输出一个均匀分布在0和1区间内的伪随机变量的值。其中应用的最为广泛、研究最彻底的一个算法即线性同余法。 线性同余法LCG（Linear Congruence Generator） 选取足够大的正整数M和任意自然数n0，a，b，由递推公式： ni+1=（af（ni）+b）mod M i=0，1，…，M-1 生成的数值序列称为是同余序列。当函数f（n）为线性函数时，即得到线性同余序列： ni+1=（a*ni+b）mod M i=0，1，…，M-1 以下是线性同余法生成伪随机数的伪代码： Random（n，m，seed，a，b） { r0 = seed； for （i = 1；i 问题六：随机是什么意思 随机 1. (1) [according to situation] 依照情势 必须具有一定的随机应变的能力,才能完成任务 2. (2) [random]∶自由组合 随机抽样

一到一百没有固定的随机数，1-100这100个数都是随机数。1~100一共100个数，这100个数，被抽到的几率是相等的，因此这100个数都是随机数。可以根据随机数设计中奖活动。通常商场的中奖活动，都是在纸箱中放置了一定数量的卡片。这些卡片大小相同，质地相同。比如说，纸箱中一共有100张卡片，首先在这些卡片上分别写上1~100，规定抽到1为一等奖。那么中奖的可能性就是1/100。随机数的原理：所有的计算机产生的随机数都是伪随机数。伪随机数的意思是他们的产生是有规律的。伪随机数的生成 由 “种子+计算方法”决定，即：种子和算法一样时，得到的随机数序列是一样的；随机数是随机数序列中的一个。随机数种子默认来源于计算机主板的定时/计数器在内存中的计数值。计算方法决定了随机数序列的好坏，通俗讲就是，出现重复序列的早晚，好的算法很难走到这个时候。

1到100之间随机的数字

一到五随机数是1和4。产生随机数有多种不同的方法。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。一到五随机数是1和4。用法：随机数在密码学中非常重要，保密通信中大量运用的会话密钥的生成即需要真随机数的参与。如果一个随机数生成算法是有缺陷的，那么会话密钥可以直接被推算出来。若果真发生这种事故，那么任何加密算法都失去了意义。密码学中大量利用伪随机数生成器的应用还有流密码。流密码的著名例子是RC4。流密码的原理是利用一个密码学安全的伪随机数生成器根据密钥产生一串密码学安全的伪随机比特列，再将消息与上述随机比特列按位异或运算。

随机数是专门的随机试验的结果。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。中文名:随机数外文名:random number应用学科:统计学应用:进行蒙特卡罗模拟法计算方法:随机数发生器特性:后面的数与前面的数毫无关系

电脑产生的随机数称为伪随机数，是通过算法模拟的，看上去和随机数一样，实际上能算出来的数就是可以预见的数（对用户来说不可预见，对电脑则是可预见），不是真正的随机数。从一个大数“种子”开始重复某种迭代计算，通常是加减乘除加求余，种子可以取系统时间，因为用户不可能精确到微秒控制程序运行，就基本保证了每次生成数值的顺序不同一般来说如果用数字电路产生的都是伪随机数，但由于循环时间太长可视为随机数。而现在有用模拟电路产生的随机数，主要原理是将热噪声放大，然后编码。扩展资料随机数的作用随机数的使用历史已经有数千年。无论是抛硬币还是摇色子，目的是让随机概率决定结果。电脑中的随机数生成器的目的也是如此——生成随机不可预测的结果。加密法要求数字不能被攻击者猜到，不能多次使用同样的数字。所以需要一种机制产生攻击者无法预测的数字，这些随机数对加密法至关重要，无论你是加密文件还是访问https协议网站，都需要用到随机数。根据随机数的生成原理，我们把电脑随机数分为两类：“真”随机数和伪随机数。要生成一个“真”随机数，电脑会检测电脑外部发生的某种物理现象。比如说，电脑可以测量某个原子的放射性衰变。根据量子理论，原子衰变是随机而不可测的，所以这就是宇宙中的“纯粹”随机性。攻击者永远无法预测原子衰变的发生时间，也就不可能猜出随机值。参考资料来源：百度百科——随机数

1、Excel中可以利用randbetween函数生成指定范围内的随机整数，如下图所示，在B1:B4中生成1到100内的随机数字，选择区域，输入公式如下：2、按下Ctrl+Enter结束输入，得到随机数字如下所示：3、按下F9，随机数字会刷新，如下图所示：4、如果要生成随机小数，可以考虑在Randbetween后面除以10的倍数，如下图所示生成10到100之间的包含两位小数的随机数字：5、得到结果如下图所示，F9可以刷新数字：扩展资料Microsoft Excel是Microsoft为使用Windows和Apple Macintosh操作系统的电脑编写的一款电子表格软件。直观的界面、出色的计算功能和图表工具，再加上成功的市场营销，使Excel成为最流行的个人计算机数据处理软件。在1993年，作为Microsoft Office的组件发布了5.0版之后，Excel就开始成为所适用操作平台上的电子制表软件的霸主。Microsoft Excel是电子试算表程序（进行数字和预算运算的软件程序），与Microsoft Word一样，它在市场拥有统治份额。它最初对占优势的Lotus 1-2-3是个竞争者，但最后它卖得比它多、快，于是它成为了实际标准。它适宜Windows和Macintosh平台。它的主要竞争者是OpenOffice.org Calc、AppleNumbers和CorelQuattro Pro。参考资料来源：百度百科：Microsoft Office Excel

一到六的随机数是每次产生的随机数不同，需要用time作为随机数种子，来产生随机数。这是函数产生的随机数。int R，R=rand();此时R在1到327687即两个字节16位所能表示的最大值之间均匀分布。随机数的原理随机变量的抽样序列称为随机数列。若随机变量是均匀分布的，则的抽样序列称为均匀随机数列；如果是正态分布的随机变量，则称其抽样序列为正态随机数列。用数学方法产生随机数，就是利用计算机能直接进行算术运算或逻辑运算的特点，产生具有均匀总体、简单子样统计性质的随机数。计算机利用数学方法产生随机数速度快，占用内存少，对模拟的问题可以进行复算检查，通常还具有较好的统计性质。另外，计算机上用数学方法产生随机数，是根据确定的算法推算出来的，因此严格说来，用数学方法在计算机上产生的随机数不能说是真正的随机数，故一般称之为伪随机数。

随机数公式是rand函数是Excel中产生随机数的一个随机函数1、rand()函数是Excel中产生随机数的一个随机函数返回的随机数是大于等于 0 及小于 1 的均匀分布随机实数，rand()函数每次计算工作表时都将返回一个新的随机实数。2、rand()函数是产生随机数的一个随机函数C语言里还有 srand()函数等详述rand使用该函数首先应在开头包含头文件stdlib.h。3、因为rand()函数是按指定的顺序来产生整数，因此每次执行上面的语句都打印相同的两个值，所以说C语言的随机并不是真正意义上的随机，有时候也叫伪随机数。4、在标准的C库中函数rand()可以生成0~RAND_MAX之间的一个随机数，其中RAND_MAX 是stdlib.h 中定义的一个整数，它与系统有关。5、为了使程序在每次执行时都能生成一个新序列的随机值，我们通常通过为随机数生成器提供一粒新的随机种子。函数 srand()(来自stdlib.h)可以为随机数生成器播散种子。6、只要种子不同rand()函数就会产生不同的随机数序列srand()称为随机数生成器的初始化器。

我的理解啊，大家探讨：种子就是个序号，这个序号交给一个数列管理器，通过这个序号，你从管理器中取出一个数列，这个数列就是你通过那个序号得到的随机数。但这个随技术并不真正随机。因为它是通过某个算法的得到。也就是说你给数列管理器同一个序号将得到同样一个“随机”数列。也就是说种子和随机数列是一一对应的。{An}=f(x), x 就是种子，F()是算法，{An}是数列，这个数列看上去是随机的，这是因为An的通项很复杂。

1、首先用鼠标左键双击电脑桌面上的excel工作表，启动excel工作表。2、打开excel表格后，用鼠标单击工作表的任意一个单元格，例如图中方框所示。3、在单元格中输入公式“=RANDBETWEEN(5,10)”，然后点击键盘上的回车键。4、可以看到，工作中的目标单元格自动生成了一个5~10的数字。5、用鼠标向下拖动单元格的填充柄，可以生成更多符合要求的数。6、用鼠标向右拖动单元格的填充柄，同样可以生成更多符合要求的数。7、按一下键盘上的F9，可以进行刷新，重新生成符合要求的其它数。

1、首先在excel的A列输入数字10，然后在B列输入公式=rand()*A，A是对应A列所在单元格数值。2、可以看到生成的随机数，是包含小数后多位的小数。因为rand()函数是随机生成0-1的小数。3、将鼠标放到生成小数的单元格右下角变成十字后，双击就可以看到对应的B列下的单元格也全部生成带小数位的随机数。4、找到保留小数位的函数round()。5、在C列输入公式=round(B,0)，0表示小数位不保留，也就是将小数位四舍五入，这样就可以将B列的随机数的小数部分去除，就可以得到想要的随机数。6、在得到第一个单元格的随机数据后，鼠标点击单元格右下角十字双击。7、对应列的数据就可以得到全部的0-10的随机数字，可以根据生成的随机数去处理其他变量数据的验证。

为追求真正的随机序列，人们曾采用很多种原始的物理方法用于生成一定范围内满足精度（位数）的均匀分布序列，其缺点在于：速度慢、效率低、需占用大量存储空间且不可重现等。为满足计算机模拟研究的需求，人们转而研究用算法生成模拟各种概率分布的伪随机序列。伪随机数是指用数学递推公式所产生的随机数。从实用的角度看，获取这种数的最简单和最自然的方法是利用计算机语言的函数库提供的随机数发生器。典型情况下，它会输出一个均匀分布在0和1区间内的伪随机变量的值。其中应用的最为广泛、研究最彻底的一个算法即线性同余法。　　线性同余法LCG（Linear Congruence Generator）　　选取足够大的正整数M和任意自然数n0，a，b，由递推公式：　　ni+1=（af（ni）+b）mod M i=0，1，…，M-1　　生成的数值序列称为是同余序列。当函数f（n）为线性函数时，即得到线性同余序列：　　ni+1=（a*ni+b）mod M i=0，1，…，M-1　　以下是线性同余法生成伪随机数的伪代码：　　Random（n，m，seed，a，b）　　{　　r0 = seed；　　for （i = 1；i<=n；i++）　　ri = （a*ri-1 + b） mod m　　}　　其中种子参数seed可以任意选择，常常将它设为计算机当前的日期或者时间；m是一个较大数，可以把它取为2w，w是计算机的字长；a可以是0.01w和0.99w之间的任何整数。　　应用递推公式产生均匀分布随机数时，式中参数n0，a，b，M的选取十分重要。　　例如，选取M=10，a=b =n0=7，生成的随机序列为{6，9，0，7，6，9，……}，周期为4。　　取M=16，a=5，b =3，n0=7，生成的随机序列为{6，1，8，11，10，5，12，15，14，9，0，3，2，13，4，7，6，1……}，周期为16。　　取M=8，a=5，b =1，n0=1，生成的随机序列为{6，7，4，5，2，3，0，1，6，7……}，周期为8。

1、首先在excel表格的单元格内输入随机函数公式：=RAND()。2、点击回车即可生成一个随机数字，该数据的大小范围无法控制，需要将其设置在一定范围内。3、例如需要将其设置为数字5到数字15之间，可以输入随机函数：=RAND()*(15-5)+5。4、点击回车，即可将输入的公式生成计算结果，在下图中可以看到生成的随机数据就在5到15之间了。

采用随机号码表法抽取样本，完全排除主观挑选样本的可能性，使抽样调查有较强的科学性。详细的举一例：某企业要调查消费者对某产品的需求量，要从95户居民家庭中抽选10户居民码表法抽选样本。具体步骤如下： 　第一步：将95户居民家庭编号，每一户家庭一个编号，即01～95。（每户居民编号为2数）第二步：在上面的表中，随机确定抽样的起点和抽样的顺序。假定从第一行，第5列开始抽，抽样顺序从左往右抽。（横的数列称“行”，纵的数列称为“列”）第三步：依次抽出号码分别是：86、36、96、47、36、61、46、98、63、71，共10个号码。由于96、98两个号码不在总体编号范围内，应排除在外。再补充两个号码：62、74。第八行第七列就是第八行的第7个数，当然是7，从这个7开始，如果按照每三位读一个，则是785,916,955,567，??这样没三个数读出一个三位数。扩展资料：除非破坏了系统，为了改变这个种子的值，C提供了srand()函数，它的原形是void srand( int a)。初始化随机产生器即rand()函数的初始值，即使把种子的值改成a。从这你可以看到通过srand()函数，我们是可以产生可以预见的随机序列。可能常常需要这样的随机序列。利用srand((unsign)(time(NULL))是一种方法，因为每一次运行程序的时间是不同的。在C语言里所提供的随机数发生器的用法：现在的C编译器都提供了一个基于ANSI标准的伪随机数发生器函数，用来生成随机数。它们就是rand()和srand()函数。参考资料来源：百度百科-随机数表

1、在空白单元格中输入随机函数公式=RAND()，即可得到一个随机数值。2、如果需要将其设置为数字2到数字10之间随机加减，可以输入随机函数：=RAND()*(10-2)+2。3、点击回车，即可将输入的公式生成计算结果，在下图中可以看到生成的随机数据就在2到10之间了。4、双击公式单元格再生成结果，可以看到此时已经生成减少数字的范围内的数值。

在a1输入=57.5+int(rand()*46)/10公式向下复制到a6。在b1输入=if(or(max(a1:a6)-min(a1:a6)>1.9,countif(a1:a6,a1)>1,countif(a1:a6,a2)>1,countif(a1:a6,a3)>1,countif(a1:a6,a4)>1,countif(a1:a6,a5)>1),"请按f9","ok")如果b1的结果不是ok，按键盘的f9，直到ok。

我来回答额...有些时候需要生成随机数对吧...问题是要怎么做到随机？随机生成[0,100]里面的所有整数的话，可以用100张纸片写上0~100的整数放在小盒子里面，然后抽奖一样的抽...（这样也不能说完全随机吧）...但是不能每次都这么做吧...多麻烦的说...所以数学家们就研制出了随机数表.这是百度上对随机数表的定义：也称乱数表，是由随机生成的从0到9十个数字所组成的数表，每个数字在表中出现的次数是大致相同的，它们出现在表上的顺序是随机的。随机数表就是用来生成随机数的。例如你需要10个0~100的随机整数，那么你可以从随机数表上随便选个数字做起点，然后选出这个数字及其后的9个数字，这10个数字就是随机数字。这种随机是伪随机的...不是真正上的随机...但是由于这种表的设计，会使得你这样选各个数字出现的频数基本相等....

取决于数据库类型

用randbetween函数生产一个范围内的随机数值整数部分，公式：=RANDBETWEEN(最小值,最大值)；用rand函数生产随机数字（小数部分），公式=RAND()；用round函数处理小数点位数，公式=round(数值,保留小数点后几位有效数）。将三个函数组合在一起。假设生成5到10之间的随机数，保留小数点后3位有效数。整个公式为：=round(randbetween（5,10)+rand(),3)扩展资料：RANDBETWEEN函数用于返回大于等于指定的最小值，小于等于指定最大值之间的一个随机整数。每次计算工作表时都将返回一个新的数值。需注意，excel2003 的加载项中需要勾选“分析工具库”后方可使用，否则返回#NAME?。参考资料：RANDBETWEEN函数-百度百科

=RANDBETWEEN(150,180)/100=RANDBETWEEN(25,35)/100

rand函数生成10到20的随机数有10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20。在C语言中使用rand函数生成10到20的随机数，需要包含stdlib.h头文件，可以使用以下语句：x=rand()%(20-10+1)+10。为了使用每次运行都能得到不同的随机数序列，还应该在应用此句代码的前面，使用：srand(time(0));语句（需包含time.h头文件）。Excel中用于生成随机数，功能与rand()函数相近的函数为RANDBETWEEN 函数，其用法如下：（1）语法：RANDBETWEEN(bottom, top)。（2）参数：Bottom必需。函数 RANDBETWEEN 将返回的最小整数。Top必需。函数 RANDBETWEEN 将返回的最大整数。

生成1~13的随机数，随机数序列中没有重复字数#include <stdio.h>#include <stdlib.h> // 包含rand()函数说明#include <time.h>#define N 13void main( void ){ inti, j, num[N], tmp; //用当前时间种子重置随机数生成器，使每次运行生成不同的随机数 srand((unsigned)time( NULL ) ); for(i=0;i<N;i++) // 生成N个数 { while(1) //生成1个数 { tmp=N *rand()/ RAND_MAX +1; // 产生随机数 for(j=0;j<i;j++) //判断是否重复 if( tmp==num[j] ) break; if(j==i) // 找到1个数 { num[i]=tmp; //入队列 break; // 开始下一轮 } } printf("%3d ",num[i]); //打印结果 }}如果可以重复，去掉内循环，直接将生成的随机数存入数组。

excel有很多方便的功能，大大提升了工作效率。下面教大家如何用excel生成随机数。开启分步阅读模式工具材料：Excel 2010操作方法01方法一：使用RAND()函数打开excel，在任意表格中输入"=RAND()"，生成0~1的随机数。02按下回车键即可看到效果。03如果想要用RAND()函数生成指定区间的随机数，使用"RAND()*(B-A)+A"，其中A为最小范围，B是最大范围。效果如图。04方法二：使用RANDBETWEEN()函数在表格中输入"=RANDBETWEEN(A,B)"，其中A和B分别代表最小范围和最大范围。效果如图。日常工作中，我们有许多情景需要生成随机数字，例如抽奖、分班等，用excel表格可以做到生成随机数。下面介绍一下在excel中生成随机数的基本方法。方法一：单击空白单元格，在空白单元格内输入函数“=RAND()”按回车键。方法二：生成制定范围随机数法。单机空白单元格，输入函数“=A+RAND()*(B-A)”。在这里A为生成随机数的最小值，B为最大值。按回车键完成。这样就可以生成随机数了。

拖拉多大区域就有多少个

楼上正解

首先介绍一下如何用RAND()函数来生成随机数（同时返回多个值时是不重复的）。如下图所示，在单元格中输入=RAND()，回车后单元格即返回了一个随机数字。RAND()函数返回的随机数字的范围是大于0小于1。因此，也可以用它做基础来生成给定范围内的随机数字。生成制定范围的随机数方法是这样的，假设给定数字范围最小是A，最大是B，公式是：=A+RAND()*(B-A)。举例来说，要生成大于60小于100的随机数字，因为(100-60)*RAND()返回结果是0到40之间，加上范围的下限60就返回了60到100之间的数字。上面RAND()函数返回的0到1之间的随机小数，如果要生成随机整数的话就需要用RANDBETWEEN()函数了，如下图该函数生成大于等于1小于等于100的随机整数。这个函数的语法是这样的：=RANDBETWEEN(范围下限整数，范围上限整数)，结果返回包含上下限在内的整数。注意：上限和下限也可以不是整数，并且可以是负数。5RAND()和RANDBETWEEN()是生成随机数的基础函数，也可以灵活变通。比如说要生成0.01至1之间包含两位小数的随机数，则可用下图的公式实现：

零到一百的随机数有5,12,18,33,55,71等。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。所以零到一百的随机数有5,12,18,33,55,71等。随机数使用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。使用计算机产生真随机数的方法是获取cpu频率与温度的不确定性以及统计一段时间的运算次数每次都会产生不同的值，系统时间的误差以及声卡的底噪等。

随机数是专门的随机试验的结果。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。

问题一：什么是随机数？ 随机数就是计算机随机产生的数字序列。伪随机数序列看上去是随机的，但是反复执行程序会发现每次程序所产生的序列是重复的。可以用srand来避免出现伪随机数，他unsigned类型的数据作参数并未函数rand设置随机数种子。 c代码： #include 1. i=rand();产生0到RAND_MAX（32767）之间的整数 2. unsigned seed; srand(seed);设置种子 i=rand(); 问题二：真随机数的定义是什么 从软件的角度来说，如果是计算机起卦，则要用到随机数，而电脑中的随机数是假的随机数，搞那么多年程序，我还没看到过什么玩意能够有真随机数，按现代科学定义的真随机数的产生条件有起码两个： 1、真随机数数列是不可预计的，因而也不可能重复产生两个相同的真随机数数列。 2、真随机数只能用某些随机物理过程来产生。例如：放射性衰变、电子设备的热噪音、宇宙射线的触发时间等等。 在计算机中，为了满足信息熵的特性，常常是用到的信息源包括用户的人为反应或某种经过排列变形后的高频时钟的序列或者是用户运动鼠标的路径的坐标等，这在一般的程序里据我看是很少触及到的。因此，计算机上的起卦方法先不谈真随机数的如何的处理问题，还有取到了数又该如何变化的问题。如果更深化的话，还需要要论及世界的本质之类的哲学命题，暂且不表。就目前起卦程序主要在网上起而言，关联于时间的起卦法也许还有可商议之处，而对随机要求性较强的起卦方法是很不适合的。 1. 如何产生一定范围内的随机数？ 直接的方法是： rand() % N; 返回从 0 到 N - 1 的数字。但这个方法不好，因为许多随机数发生器的低位比特并不随机。一个较好的方法是： (int)((double)rand() / ((double)RAND_MAX + 1) * N); 如果你不希望使用 double，另一个方法是： rand() / (RAND_MAX / N + 1); 两种方法都需要知道 RAND_MAX，而且假设 N 要远远小于 RAND_MAX。ANSI 规定标准头文件 stdlib.h 中包含 RAND_MAX 的 #define。顺便提一下，RAND_MAX 是个常数，它告诉你 C 库函数 rand() 的固定范围。你不可以设 RAND_MAX 为其它的值，也没有办法要求 rand() 返回其它范围的值。如果你用的随机数发生器返回的是 0 到 1 的浮点值，要取得范围在 0 到 N - 1 内的整数，只要将随机数乘以 N 就可以了。 2. 为什么每次执行程序，rand() 都返回相同顺序的数字？ 你可以调用 srand() 来初始化伪随机数发生器的种子，传递给 srand() 的值应该是真正的随机数，例如当前时间： #include #include srand((unsigned int)time((time_t *)NULL)); 请注意，在一个程序执行中多次调用 srand() 并不见得有帮助！不要为了取得“真随机数”而在每次调用 rand() 前都调用 srand()！ 3. 我需要随机的真/假值，所以我用直接用 rand() % 2，可是我得到交替的 0, 1, 0, 1, 0 。 这是个低劣的伪随机数生成器，在低位比特中不随机！很不幸，某些系统就提供这样的伪随机数生成器。请试着使用高位比特，具体请参考本文第 1 点。 问题三：c语言随机数函数是什么？ rand（产生随机数） 相关函数 srand 表头文件 #include 定义函数 int rand(void) 函数说明 rand()会返回一随机数值，范围在0至RAND_MAX 间。在调用此函数产生随机数前，必须先利用srand()设好随机数种子，如果未设随机数种子，rand()在调用时会自动设随机数种子为1。关于随机数种子请参考srand()。 返回值 返回0至RAND_MAX之间的随机数值，RAND_MAX定义在stdlib.h，其值为2147483647。 范例 /* 产生介于1 到10 间的随机数值，此范例未设随机数种子，完整的随机数产生请参考 srand（）*/ #include main() { int i,j; for(i=0;i 定义函数 void srand (unsigned int seed); 函数说明 srand()用来设置rand()产生随机数时的随机数种子。参数seed必须是个整数，通常可以利用geypid()或time(0)的返回值来当做seed。如果每次seed都设相同值，rand()所产生的随机数值每次就会一样。 返回值 范例 /* 产生介于1 到10 间的随机数值，此范例与执行结果可与rand（）参照*/ #include #include main() { int i,j; srand((int)time(0)); for(i=0;i> 问题四：C语言中产生随机数的函数是什么? #include #include #include void main() { int i; srand((unsigned)time(NULL)); i = rand() % 100; }这样产生的随机数就是0-99之间的， 这二个函数的工作过程如下： 1) 首先给srand()提供一个种子，它是一个unsigned int类型，其取值范围从0~65535； 2) 然后调用rand()，它会根据提供给srand()的种子值返回一个随机数(在0到32767之间) 3) 根据需要多次调用rand()，从而不间断地得到新的随机数； 4) 无论什么时候，都可以给srand()提供一个新的种子，从而进一步“随机化”rand()的输出结果。 问题五：随机数的计算公式是什么？ 为追求真正的随机序列，人们曾采用很多种原始的物理方法用于生成一定范围内满足精度（位数）的均匀分布序列，其缺点在于：速度慢、效率低、需占用大量存储空间且不可重现等。为满足计算机模拟研究的需求，人们转而研究用算法生成模拟各种概率分布的伪随机序列。伪随机数是指用数学递推公式所产生的随机数。从实用的角度看，获取这种数的最简单和最自然的方法是利用计算机语言的函数库提供的随机数发生器。典型情况下，它会输出一个均匀分布在0和1区间内的伪随机变量的值。其中应用的最为广泛、研究最彻底的一个算法即线性同余法。 线性同余法LCG（Linear Congruence Generator） 选取足够大的正整数M和任意自然数n0，a，b，由递推公式： ni+1=（af（ni）+b）mod M i=0，1，…，M-1 生成的数值序列称为是同余序列。当函数f（n）为线性函数时，即得到线性同余序列： ni+1=（a*ni+b）mod M i=0，1，…，M-1 以下是线性同余法生成伪随机数的伪代码： Random（n，m，seed，a，b） { r0 = seed； for （i = 1；i 问题六：随机是什么意思 随机 1. (1) [according to situation] 依照情势 必须具有一定的随机应变的能力,才能完成任务 2. (2) [random]∶自由组合 随机抽样

一至一百随机数是指在数字1到数字100之间随机取出一个数字，1到100没有固定的随机数。如果生成0~100（包括0和100）的整数，是Int(rnd*(100+1))+0，不能去掉Int，Int表示去掉尾部小数。rnd*100的值域是[0,100)，不包括100的任意数。rnd*101的值域是[0,101)，不包括101的任意数，超过了100。randi函数其他调用格式：1、r = randi(imax)，返回一个介于1到imax的伪随机整数。2、r = randi(imax,m,n)，返回一个在[1,imax]范围内的m*n的伪随机整数矩阵。3、r = randi(imax,[m,n])，返回一个在[1,imax]范围内的的m*n的伪随机整数矩阵。4、r = randi(imax,m,n,p)，返回一个在[1,imax]范围内的m*n*p的伪随机整数矩阵。

电脑生成的，为了确保抽样的公平性的数字。例如随机数表中的22334566322就是一列随机数

零和一百没有固定的随机数。如果生成0~100（包括0和100）的整数，是Int(rnd*(100+1))+0，不能去掉Int，Int表示去掉尾部小数。rnd*100的值域是[0,100)，不包括100的任意数。rnd*101的值域是[0,101)，不包括101的任意数，超过了100。randi函数其他调用格式：1、r = randi(imax)，返回一个介于1到imax的伪随机整数。2、r = randi(imax,m,n)，返回一个在[1,imax]范围内的m*n的伪随机整数矩阵。3、r = randi(imax,[m,n])，返回一个在[1,imax]范围内的的m*n的伪随机整数矩阵。4、r = randi(imax,m,n,p,...)，返回一个在[1,imax]范围内的m*n*p*...的伪随机整数矩阵。

1到100随机数就是指在数字1到数字100之间随机取出一个数字，不掺杂任何主观意识。随机数是专门的随机试验的结果。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。随机数定义：随机数是专门的随机试验的结果。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生成器。随机数最重要的特性是它在产生时后面的那个数与前面的那个数毫无关系。

一到一百没有固定的随机数，1-100这100个数都是随机数。1~100一共100个数，这100个数，被抽到的几率是相等的，因此这100个数都是随机数。可以根据随机数设计中奖活动。通常商场的中奖活动，都是在纸箱中放置了一定数量的卡片。这些卡片大小相同，质地相同。比如说，纸箱中一共有100张卡片，首先在这些卡片上分别写上1~100，规定抽到1为一等奖。那么中奖的可能性就是1/100。随机数的原理：所有的计算机产生的随机数都是伪随机数。伪随机数的意思是他们的产生是有规律的。伪随机数的生成 由 “种子+计算方法”决定，即：种子和算法一样时，得到的随机数序列是一样的；随机数是随机数序列中的一个。随机数种子默认来源于计算机主板的定时/计数器在内存中的计数值。计算方法决定了随机数序列的好坏，通俗讲就是，出现重复序列的早晚，好的算法很难走到这个时候。

随机数没有规律，任何数字都有可能。零到五百随机数字即任一个数字都是从0～500中绝对同等可能地抽取的数字。要生成1~500之间的随机数，有大约两种办法，一是先生成0~1之间的一个随机小数，然后再扩大100倍，再取整数，就可以生成1~500之间的随机数。第二个办法是直接生成1~500的随机数，方法是先生成一个Random对象，再使用nextInt(100)方法，就生成了指定范围内的随机数。随机数使用：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。使用计算机产生真随机数的方法是获取cpu频率与温度的不确定性以及统计一段时间的运算次数每次都会产生不同的值，系统时间的误差以及声卡的底噪等。

0到100之间的随机数有1到100，0到100没有固定的随机数。如果生成0~100（包括0和100）的整数，是Int(rnd*(100+1))+0，不能去掉Int，Int表示去掉尾部小数。rnd*100的值域是[0,100)，不包括100的任意数。rnd*101的值域是[0,101)，不包括101的任意数，超过了100。randi函数其他调用格式：1、r=randi(imax)，返回一个介于1到imax的伪随机整数。2、r=randi(imax,m,n)，返回一个在[1,imax]范围内的m*n的伪随机整数矩阵。3、r=randi(imax,[m,n])，返回一个在[1,imax]范围内的的m*n的伪随机整数矩阵。4、r=randi(imax,m,n,p)，返回一个在[1,imax]范围内的m*n*p的伪随机整数矩阵。

可以在百度上搜索随机数表 然后下载

均匀随机数：如果X是区间[a ,b]上的任何一点,且是等可能的,那么称X服从[a ,b]上的均匀分布,X称为[a ,b]上的均匀随机数.

零到五十的随机数就是0~50范围内的任意一个数字，比如8，10，21，30，43，50。一般随机数是专门的随机试验的结果。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。随机数的运用：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。使用计算机产生真随机数的方法是获取cpu频率与温度的不确定性以及统计一段时间的运算次数每次都会产生不同的值，系统时间的误差以及声卡的底噪等。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。

1、随机函数的公式为：RAND()，如果需要规定生成的数据后面的小数位数，可以输入公式：=ROUND(RAND(),1)。2、点击回车，即可看到生成的数据是保留了小数点后1位。3、如果需要生成数值在1~3之间的保留1位小数的随机数字，可以使用公式：=ROUND(RAND()*(3-1)+1,1)。4、点击回车即可生成在1~3之间的保留1位小数的随机数字。

0到100之间的随机数有0到100，0到100没有固定的随机数。如果生成0~100（包括0和100）的整数，是Int(rnd*(100+1))+0，不能去掉Int，Int表示去掉尾部小数。rnd*100的值域是[0,100)，不包括100的任意数。rnd*101的值域是[0,101)，不包括101的任意数，超过了100。randi函数其他调用格式：1、r = randi(imax)，返回一个介于1到imax的伪随机整数。2、r = randi(imax,m,n)，返回一个在[1,imax]范围内的m*n的伪随机整数矩阵。3、r = randi(imax,[m,n])，返回一个在[1,imax]范围内的的m*n的伪随机整数矩阵。4、r = randi(imax,m,n,p)，返回一个在[1,imax]范围内的m*n*p*的伪随机整数矩阵。

Random ra = new Random();ra .Next(1,9);就会在1到9中取一个数字

1到100随机数就是指在数字1到数字100之间随机取出一个数字，不掺杂任何主观意识。随机数是专门的随机试验的结果。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。随机数的运用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。使用计算机产生真随机数的方法是获取cpu频率与温度的不确定性以及统计一段时间的运算次数每次都会产生不同的值，系统时间的误差以及声卡的底噪等。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。

要生成多个 循环来比 的话6个都循环比一边 如果有与之前重复的重新生成 再执行 循环 对比 这样写不太好啊 而且 再执行的循环 可以放在一个函数里调用但是 如果还是重复 再函数在自己调用自己 这样写不行吧有什么办法没有 。。。 希望能给个简单的例子我底子比较薄

1、在空白单元格中输入随机函数公式=RAND()，即可得到一个随机数值。2、如果需要将其设置为数字2到数字10之间随机加减，可以输入随机函数：=RAND()*(10-2)+2。3、点击回车，即可将输入的公式生成计算结果，在下图中可以看到生成的随机数据就在2到10之间了。4、双击公式单元格再生成结果，可以看到此时已经生成减少数字的范围内的数值。

1）使用外置部真随机数发生器获取；2）自已设计一个简单的随机数算法（例如，使用ADC采样晶振引脚的电压，然后结合环境温度，程序例程间的执行跳转合成一个随机数），实用性比较好；3）使用现成的伪随机数函数；