伪随机和真随机区别
计算机不会产生绝对随机的随机数，计算机只能产生“伪随机数”。其实绝对随机的随机数只是一种理想的随机数，即使计算机怎样发展，它也不会产生一串绝对随机的随机数。计算机只能生成相对的随机数，即伪随机数。1、随机性:完全乱序2、不可推测性: 从已有的数，无法推测出下一个数;3、不可重复性: 随机数之间不重复真随机数是伴随着物理实验的，比如: 抛硬币、掷骰子、电子元件的噪音、核裂变等，它的结果符合三大特性的伪随机数是通过一定算法，获得一个随机的值，并不是真的随机。伪随机又分为强伪随机数和弱伪随机数。强伪随机数:更加贴近真随机数，满足特性的。随机性和不可推测性，难以预测。弱伪随机数:满足随机性，可以预测。
伪随机和真随机区别
计算机不会产生绝对随机的随机数，计算机只能产生“伪随机数”。其实绝对随机的随机数只是一种理想的随机数，即使计算机怎样发展，它也不会产生一串绝对随机的随机数。计算机只能生成相对的随机数，即伪随机数。 随机数三个特性 1、随机性：完全乱序； 2、不可推测性：从已有的数，无法推测出下一个数； 3、不可重复性：随机数之间不重复。 真随机数是伴随着物理实验的，比如：抛硬币、掷骰子、电子元件的噪音、核裂变等，它的结果符合三大特性的。 伪随机数 伪随机数是通过一定算法，获得一个随机的值，并不是真的随机。伪随机又分为强伪随机数和弱伪随机数。强伪随机数：更加贴近真随机数，满足特性的。随机性和不可推测性，难以预测。弱伪随机数：满足随机性，可以预测。
Java怎么产生随机数？
一、利用random方法来生成随机数。在Java语言中生成随机数相对来说比较简单，因为有一个现成的方法可以使用。在Math类中，Java语言提供了一个叫做random的方法。通过这个方法可以让系统产生随机数。二、通过Random类来生成随机数。在Java语言中，除了可以通过random 方法来产生随机数之外，还可以通过一个random类来产生随机数。程序开发人员可以通过实例化一个Random对象来创建一个随机数的生成器。如 Random i=new Random()。通过这条语句就利用了Random类创建了一个随机数的生成器。数三、产生随机的字符。可以利用random方法来产生随机字符。如可以利用代码生成一个随机的小写字符：(char)(‘a’+Math.random()*(‘z’-‘a’+1))。其实这跟生成任意两个数之间的随机数类似。通过以上的代码就可以生成一个范围之内的任意随机字符。通过对这个代码进行适当的修整，还可以生成任意两个字符之间的随机字符与任意大写字符的随机字符。其转换的方式跟上面提到的任意范围之内的随机数类似。下面来了解下随机数的运用：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。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。
Java怎么产生随机数
一、利用random方法来生成随机数。在Java语言中生成随机数相对来说比较简单，因为有一个现成的方法可以使用。在Math类中，Java语言提供了一个叫做random的方法。通过这个方法可以让系统产生随机数。二、通过Random类来生成随机数。在Java语言中，除了可以通过random 方法来产生随机数之外，还可以通过一个random类来产生随机数。程序开发人员可以通过实例化一个Random对象来创建一个随机数的生成器。如 Random i=new Random()。通过这条语句就利用了Random类创建了一个随机数的生成器。数三、产生随机的字符。可以利用random方法来产生随机字符。如可以利用代码生成一个随机的小写字符：(char)(‘a’+Math.random()*(‘z’-‘a’+1))。其实这跟生成任意两个数之间的随机数类似。通过以上的代码就可以生成一个范围之内的任意随机字符。通过对这个代码进行适当的修整，还可以生成任意两个字符之间的随机字符与任意大写字符的随机字符。其转换的方式跟上面提到的任意范围之内的随机数类似。下面来了解下随机数的运用：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。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。
rand（）随机函数产生的值的范围？
cplusplus中有这样的介绍:rand函数产生一个0到RAND_MAX的伪随机数，这里的RAND_MAX因不同的实现而异，但RAND_MAX至少为32767。(比如，MSVC中通常为0x7fff，即32767，而Linux平台下GCC中RAND_MAX通常会远远大于这个值)有一些其他编程语言的rand函数确实是产生一个[0.0, 1.0)之间的浮点数。比如MATLAB。在C中，rand() % 32会产生一个[0, 32)之间的伪随机数，那么rand() % 32 + 1的取值区间实际上是[1, 33)。要产生[0, 32)(开区间)之间伪随机数：rand() % 32即可。扩展资料：注意：如果要使用函数RAND()生成一随机数，并且使之不随单元格计算而改变，可以在编辑栏中输入“=RAND()”，保持编辑状态，然后按F9，将公式永久性地改为随机数。不过，这样只能一个一个的永久性更改，如果数字比较多，也可以全部选择之后，另外选择一个合适的位置粘贴，粘贴的方法是点击右键，选择“选择性粘贴”，然后选择“数值”，即可将之前复制的随机数公式产生的数值（而不是公式）复制下来。参考资料来源：百度百科-随机函数
用rand随机函数怎么求指定范围的随机数
在EXCEL中使用函数RAND()*(最大值-最小值）+最小值即可得到5-18范围内的随机数了，如下图操作所示：1、在任一EXCEL单元格数输入“=RAND()*(18-5)+5”；2、输入完成后按回车，即可得到5-18间的随机数3、选择生成的随机数，进行填充后就可以很多5-18之间的随机数，如下图所示：扩展资料srand((unsigned)time(NULL))则使用系统定时/计数器的值作为随机种子。每个种子对应一组根据算法预先生成的随机数。所以在相同的平台环境下，不同时间产生的随机数会是不同的，相应的，若将srand（unsigned）time(NULL)改为srand(TP)（TP为任一常量），则无论何时运行、运行多少次得到的“随机数”都会是一组固定的序列，因此srand生成的随机数是伪随机数。库函数中系统提供了两个函数用于产生随机数：srand()和rand()。 原型为：函数一：int rand(void)；返回一个[0,RAND_MAX]间的随机整数。函数二：void srand(unsigned seed)；参数seed是srand()的种子，用来初始化srand()的起始值。参考资料来源：百度百科—rand函数
