C和C随机数或字符串生成源码图文稿

C和C随机数或字符串

生成源码

文件管理序列号：[K8UY-K9IO69-O6M243-OL889-F88688]

1. 基本函数

在C语言中取随机数所需要的函数是:

rand()函数和srand()函数被声明在头文件stdlib.h中,所以要使用这两个函数必须包含该头文件:

2. 使用方法

rand()函数返回0到RAND_MAX之间的伪随机数(pseudorandom)。RAND_MAX常量被定义在stdlib.h头文件中。其值等于32767，或者更大。

srand()函数使用自变量n作为种子，用来初始化随机数产生器。只要把相同的种子传入srand()，然后调用rand()时，就会产生相同的随机数序列。因此，我们可以把时间作为srand()函数的种子，就可以避免重复的发生。如果，调用rand()之前没有先调用srand()，就和事先调用srand(1)所产生的结果一样。

每次运行都将输出：1 7 4 0 9 4 8 8 2 4

每次运行都将输出：1 7 4 0 9 4 8 8 2 4

例2的输出结果与例1是完全一样的。

每次运行都将输出：4 0 1 3 5 3 7 7 1 5

该程序取得的随机值也是在[0,10）之间，与srand(1)所取得的值不同，但是每次运行程序的结果都相同。

该程序每次运行结果都不一样，因为每次启动程序的时间都不同。另外需要注意的是，使用time()函数前必须包含头文件time.h。

3. 注意事项

求一定范围内的随机数。

如要取[0,10)之间的随机整数，需将rand()的返回值与10求模。randnumber =rand()% 10;

那么，如果取的值不是从0开始呢你只需要记住一个通用的公式。

要取[a,b)之间的随机整数（包括a，但不包括b)，使用：

(rand() % (b - a)) + a

伪随机浮点数。

要取得0～1之间的浮点数，可以用：

rand() / (double)(RAND_MAX)

如果想取更大范围的随机浮点数，比如0～100，可以采用如下方法: rand() /((double)(RAND_MAX)/100)

其他情况，以此类推，这里不作详细说明。

当然，本文取伪随机浮点数的方法只是用来说明函数的使用办法，你可以采用更好的方法来实现。

举个例子，假设我们要取得0～10之间的随机整数（不含10本身）：

大家可能很多次讨论过随机数在计算机中怎样产生的问题，在这篇文章中，我会对这个问题进行更深入的探讨，阐述我对这个问题的理解。

首先需要声明的是，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。

伪随机数并不是假随机数，这里的“伪”是有规律的意思，就是计算机产生的伪随机数既是随机的又是有规律的。怎样理解呢产生的伪随机数有时遵守一定的规律，有时不遵守任何规律；伪随机数有一部分遵守一定的规律；另一部分不遵守任何规律。比如“世上没有两片形状完全相同的树叶”，这正是点到了事物的特性，即随机性，但是每种树的叶子都有近似的形状，这正是事物的共性，即规律性。从这个角度讲，你大概就会接受这样的事实了：计算机只能产生伪随机数而不能产生绝对随机的随机数。

那么计算机中随机数是怎样产生的呢有人可能会说，随机数是由“随机种子”产生的。没错，随机种子是用来产生随机数的一个数，在计算机中，这样的一个“随机种子”是一个无符号整形数。那么随机种子是从哪里获得的呢

下面看这样一个C程序：

static unsigned int RAND_SEED;

unsigned int random(void)

{

RAND_SEED=(RAND_SEED*123+59)%65536;

return(RAND_SEED);

}

void random_start(void)

{

int temp[2];

movedata(0x0040,0x006c,FP_SEG(temp),FP_OFF(temp),4); RAND_SEED=temp[0];

}

main()

{

unsigned int i,n;

random_start();

for(i=0;i<10;i++)

printf("%u\t",random());

printf("\n");

这个程序（rand01.c）完整地阐述了随机数产生的过程：

首先，主程序调用random_start()方法，random_start()方法中的这一句我很感兴趣：

movedata(0x0040,0x006c,FP_SEG(temp),FP_OFF(temp),4);

这个函数用来移动内存数据，其中FP_SEG（far pointer to segment）是取temp数组段地址的函数，FP_OFF（far pointer to offset）是取temp数组相对地址的函数，movedata函数的作用是把位于0040:006CH 存储单元中的双字放到数组temp的声明的两个存储单元中。这样可以通过temp数组把0040:006CH处的一个16位的数送给RAND_SEED。

random用来根据随机种子RAND_SEED的值计算得出随机数，其中这一句：

RAND_SEED = (RAND_SEED*123+59)%65536;

是用来计算随机数的方法，随机数的计算方法在不同的计算机中是不同的，即使在相同的计算机中安装的不同的操作系统中也是不同的。我在linux和windows下分别试过，相同的随机种子在这两种操作系统中生成的随机数是不同的，这说明它们的计算方法不同。

现在，我们明白随机种子是从哪儿获得的，而且知道随机数是怎样通过随机种子计算出来的了。那么，随机种子为什么要在内存的0040:006CH 处取0040:006CH处存放的是什么

学过《计算机组成原理与接口技术》这门课的人可能会记得在编制ROM BIOS时钟中断服务程序时会用到Intel 8253定时/计数器，它与Intel

8259中断芯片的通信使得中断服务程序得以运转，主板每秒产生的18.2次中断正是处理器根据定时/记数器值控制中断芯片产生的。在我们计算机的主机板上都会有这样一个定时/记数器用来计算当前系统时间，每过一个时钟信号周期都会使记数器加一，而这个记数器的值存放在哪儿呢没错，就在内存的0040:006CH处，其实这一段内存空间是这样定义的： TIMER_LOW DW ；地址为 0040:006CH TIMER_HIGH DW ；地址为0040:006EH

TIMER_OFT DB ；地址为 0040:0070H

时钟中断服务程序中，每当TIMER_LOW转满时，此时，记数器也会转满，记数器的值归零，即TIMER_LOW处的16位二进制归零，而

TIMER_HIGH加一。rand01.c中的

movedata(0x0040,0x006c,FP_SEG(temp),FP_OFF(temp),4);

正是把TIMER_LOW和TIMER_HIGH两个16位二进制数放进temp数组，再送往RAND_SEED，从而获得了“随机种子”。

现在，可以确定的一点是，随机种子来自系统时钟，确切地说，是来自计算机主板上的定时/计数器在内存中的记数值。这样，我们总结一下前面的分析，并讨论一下这些结论在程序中的应用：

1.随机数是由随机种子根据一定的计算方法计算出来的数值。所以，只要计算方法一定，随机种子一定，那么产生的随机数就不会变。

看下面这个C++程序：

在相同的平台环境下，编译生成exe后，每次运行它，显示的随机数都是一样的。这是因为在相同的编译平台环境下，由随机种子生成随机数的计算方法都是一样的，再加上随机种子一样，所以产生的随机数就是一样的。

2.只要用户或第三方不设置随机种子，那么在默认情况下随机种子来自系统时钟（即定时/计数器的值）

看下面这个C++程序：

这里用户和其他程序没有设定随机种子，则使用系统定时/计数器的值做为随机种子，所以，在相同的平台环境下，编译生成exe后，每次运行它，显示的随机数会是伪随机数，即每次运行显示的结果会有不同。

3.建议：如果想在一个程序中生成随机数序列，需要至多在生成随机数之前设置一次随机种子。

for(int i = 0; i < m; i++)

{

//大家看到了，随机种子会随着for循环在程序中设置多次

srand((unsigned)time(NULL)*j);//j是后加的外层循环

rNum = 1+(int)((rand()/(double)RAND_MAX)*36);//求随机值

switch(rNum)

{

case 1: ch[i]='a';

break;

case 2: ch[i]='b';

break;

case 3: ch[i]='c';

break;

case 4: ch[i]='d';

break;

case 5: ch[i]='e';

break;

case 6: ch[i]='f';

break;

case 7: ch[i]='g';

break;

case 8: ch[i]='h';

break;

case 9: ch[i]='i'; break;

case 10: ch[i]='j'; break;

case 11: ch[i]='k'; break;

case 12: ch[i]='l'; break;

case 13: ch[i]='m'; break;

case 14: ch[i]='n'; break;

case 15: ch[i]='o'; break;

case 16: ch[i]='p'; break;

case 17: ch[i]='q'; break;

case 18: ch[i]='r'; break;

case 19: ch[i]='s'; break;

case 20: ch[i]='t'; break;

case 21: ch[i]='u'; break;

case 22: ch[i]='v'; break;

case 23: ch[i]='w'; break;

case 24: ch[i]='x'; break;

case 25: ch[i]='y'; break;

case 26: ch[i]='z'; break;

case 27:ch[i]='0'; break;

case 28:ch[i]='1'; break;

case 29:ch[i]='2'; break;

case 30:ch[i]='3'; break;

case 31:ch[i]='4';

break;

case 32:ch[i]='5';

break;

case 33:ch[i]='6';

break;

case 34:ch[i]='7';

break;

case 35:ch[i]='8';

break;

case 36:ch[i]='9';

break;

}//end of switch

cout<< ch[i];

}//end of for loop

cout<

delete []ch;

return 0;

}

而运行结果显示的随机字符串的每一个字符都是一样的，也就是说生成的字符序列不随机，所以我们需要把srand((unsigned)time(NULL)); 从for循环中移出放在for语句前面，这样可以生成随机的字符序列，而且每次运行生成的字符序列会不同（呵呵，也有可能相同，不过出现这种情况的几率太小了）。

如果你把srand((unsigned)time(NULL));改成srand(2);这样虽然在一

次运行中产生的字符序列是随机的，但是每次运行时产生的随机字符序列串是相同的。把srand这一句从程序中去掉也是这样。

此外，你可能会遇到这种情况，在使用timer控件编制程序的时候会发现用相同的时间间隔生成的一组随机数会显得有规律，而由用户按键command事件产生的一组随机数却显得比较随机，为什么根据我们上面的分析，你可以很快想出答案。这是因为timer是由计算机时钟记数器精确控制时间间隔的控件，时间间隔相同，记数器前后的值之差相同，这样时钟取值就是呈线性规律的，所以随机种子是呈线性规律的，生成的随机数也是有规律的。而用户按键事件产生随机数确实更呈现随机性，因为事件是由人按键引起的，而人不能保证严格的按键时间间隔，即使严格地去做，也不可能完全精确做到，只要时间间隔相差一微秒，记数器前后的值之差就不相同了，随机种子的变化就失去了线性规律，那么生成的随机数就更没有规律了，所以这样生成的一组随机数更随机。这让我想到了各种晚会的抽奖程序，如果用人来按键产生幸运观众的话，那就会很好的实现随机性原则，结果就会更公正。

最后，我总结两个要点：

1.计算机的伪随机数是由随机种子根据一定的计算方法计算出来的数值。所以，只要计算方法一定，随机种子一定，那么产生的随机数就是固定的。

2.只要用户或第三方不设置随机种子，那么在默认情况下随机种子来自系统时钟

随机数生成算法的研究

随机数生成算法的研究 [日期：2006-05-23] 来源：作者：[字体：大中小] 张敬新 摘要：本文通过流程图和实际例程，较详细地阐述了随机数生成的算法和具体的程序设计，分析了其符合算法特征的特性。 关键词：随机数；算法；算法特征；程序设计 1 引言 在数据结构、算法分析与设计、科学模拟等方面都需要用到随机数。由于在数学上，整数是离散型的，实数是连续型的，而在某一具体的工程技术应用中，可能还有数据值的范围性和是否可重复性的要求。因此，我们就整数随机数和实数随机数，以及它们的数据值的范围性和是否可重复性，分别对其算法加以分析和设计。以下以Visual Basic 语言为工具，对整数随机数生成问题加以阐述，而对于实数随机数生成问题，只要稍加修改就可转化为整数随机数生成问题。 根据整数随机数范围性和是否可重复性，可分为： (1)某范围内可重复。 (2)某范围内不可重复。 (3)枚举可重复。 (4)枚举不可重复。 所谓范围，是指在两个数n1和n2之间。例如，在100和200之间这个范围，那么，只要产生的整数随机数n满足100≤n≤200，都符合要求。所谓枚举，是指有限的、已知的、若干个不连续的整数。例如，34、20、123、5、800这5个整数就是一种枚举数，也就是单独可以一个个确定下来。 2 某范围内可重复 在Visual Basic 语言中，有一个随机数函数Rnd。 语法：Rnd[(number)]。 参数number 可选，number 的值决定了Rnd 生成随机数的方式。Rnd 函数返回小于1 但大于或等于0 的值。

在调用Rnd 之前，先使用无参数的Randomize 语句初始化随机数生成器，该生成器具有一个基于系统计时器的种子。 若要生成某给定范围内的随机整数，可使用以下公式： Int((upperbound - lowerbound + 1) * Rnd + lowerbound) 这里，upperbound 是此范围的上限，而lowerbound 是范围的下限。 程序流程图： 程序例程：下面是一个生成10个10~20之间随机数的例子。 运行结果：12 10 20 20 17 17 18 14 12 20 3 某范围内不可重复

用C语言产生随机数

用c语言产生随机数 在C语言中,rand()函数可以用来产生随机数，但是这不是真真意义上的随机数，是一个伪随机数，是根据一个数，我们可以称它为种子，为基准以某个递推公式推算出来的一系数，当这系列数很大的时候，就符合正态公布，从而相当于产生了随机数，但这不是真正的随机数，当计算机正常开机后，这个种子的值是定了的，除非你破坏了系统，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)。 可能大家都知道C语言中的随机函数random，可是random函数并不是ANSI C标准，所以说，random函数不能在gcc,vc等编译器下编译通过。 rand()会返回一随机数值，围在0至RAND_MAX 间。返回0至RAND_MAX之间的随机数值，RAND_MAX定义在stdlib.h，(其值至少为32767)，运算的结果是一个不定的数，要看你定义的变量类型，int整形的话就是32767。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。一般用for语句来设置种子的个数。具体见下面的例子。 一如何产生不可预见的随机序列呢 利用srand((unsigned int)(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。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。 下面是0~32767之间的随机数程序： #include #include #include //使用当前时钟做种子 void main( void ) {int i; srand( (unsigned)time( NULL ) ); //初始化随机数for( i = 0; i < 10;i++ ) //打印出10个随机数 printf( " %d\n", rand() ); } 根据上面的程序可以很容易得到0~1之间的随机数：

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20个代码生成框架 1 1.1 CodeSmith 一款人气很旺国外的基于模板的dotnet代码生成器 官方网站：http：//https://www.doczj.com/doc/3b8302647.html, 官方论坛：http：//https://www.doczj.com/doc/3b8302647.html,/default.aspx 版权形式：30天试用 开源：否 需要先注册确认后才能下载 1.2 MyGenerator MyGenerator是又一个国外很不错的代码生成工具，有人觉得比CodeSmith简单、好用。 所有api可以在帮助菜单中找到。 官方网站：http：//https://www.doczj.com/doc/3b8302647.html,/portal/default.aspx 官方论坛： 版权形式：免费 开源：否 1.3 NHibernate. NHibernate是Hibernate公司在Java自动生成领域取得巨大成功后推出的一款ORM工具. 官方网站：http：//https://www.doczj.com/doc/3b8302647.html,/ 官方论坛： 版权形式：免费 开源：否 1.4 湛蓝.Net代码生成器

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matlab 产生随机数命令大全

matlab产生随机数 Matlab(https://www.doczj.com/doc/3b8302647.html,) 随机数生成方法： 第一种方法是用 random 语句，其一般形式为 y = random('分布的英文名',A1,A2,A3,m,n)， 表示生成 m 行 n 列的 m × n 个参数为 ( A1 , A2 , A3 ) 的该分布的随机数。例如: (1) R = random('Normal',0,1,2,4): 生成期望为 0,标准差为 1 的(2 行 4 列)2× 4 个正态随机数 (2) R = random('Poisson',1:6,1,6): 依次生成参数为 1 到 6 的(1 行 6 列)6 个 Poisson 随机数 第二种方法是针对特殊的分布的语句： 一．几何分布随机数（下面的 P，m 都可以是矩阵） R = geornd(P) （生成参数为 P 的几何随机数） R = geornd(P,m) （生成参数为 P 的× m 个几何随机数） １ R = geornd(P,m,n) （生成参数为 P 的 m 行 n 列的 m × n 个几何随机数） 例如 (1) R = geornd(1./ 2.^(1:6)) ( 生成参数依次为 1/2,1/2^2,到 1/2^6 的 6 个几何随机数) (2) R = geornd(0.01,[1 5]) (生成参数为 0.01 的（１行５列）5 个几何随机数). 二．Beta 分布随机数 R = betarnd(A,B) （生成参数为 A,B 的 Beta 随机数） R = betarnd(A,B,m) （生成× m 个数为 A,B 的 Beta 随机数） １ R = betarnd(A,B,m,n) （生成 m 行 n 列的 m × n 个数为 A,B 的 Beta 随机数）. 三．正态随机数 R = normrnd(MU，SIGMA) （生成均值为 MU，标准差为 SIGMA 的正态随机数）R = normrnd(MU，SIGMA,m) （生成 1× m 个正态随机数） R = normrnd(MU，SIGMA,m,n) （生成 m 行 n 列的 m × n 个正态随机数）例如 (1) R = normrnd(0,1,[1 5]) 生成 5 个正态(0,1) 随机数 (2) R = normrnd([1 2 3;4 5 6],0.1,2,3) 生成期望依次为[1,2,3;4,5,6], 方

C语言中产生随机数的方法

C语言中产生随机数的方法 引例：产生10个[100-200]区间内的随机整数。 #include #include //rand函数的头文件 #include //时间函数的头文件 int main() { int i; //循环变量 srand((unsigned) time(NULL)); //产生随机数的起始数据（以时间为种子） for (i=0; i<10; i++) //printf("%d\n", rand()); //产生[0，0x7fff)即[0，32767）以内的随机整数 //printf("%d\n", rand()%100); //产生0-99的随机整数 printf("%d\n", rand()%(200-100+1) + 100); //产生[100，200]内的随机整数return 0; } 在C语言中产生随机数需要以下几个函数的配合使用。 （1）rand函数——产生伪随机数 原型：int rand(void) 头文件：stdlib.h 功能：产生从0到RAND_MAX之间的随机数。RAND_MAX的值通常是0x7fff（十六进制数7FFF，也就是十进制数32767）。 例： #include #include int main() { int k; k = rand(); printf("%d\n", k); return 0; } 编译运行，发现每次运行程序产生的随机数都是一样的。 计算机中产生随机数，实际是采用一个固定的数作为“种子”，在一个给定的复杂算法中计算结果，所以叫“伪随机数”。 C语言中由于采用固定的序列作为种子，所以每次执行所取的是同一个数。 为上面的例子增加一个循环结构： #include #include int main() { int k,i;

EXCEL随机数据生成方法

求教:我的电子表格中rand()函数的取值范围是-1到1,如何改回1到0 回答：有两种修改办法： 是[1－rand()]/2， 或[1＋rand()]/2。 效果是一样的，都可生成0到1之间的随机数 电子表格中RAND()函数的取值范围是0到1，公式如下： =RAND() 如果取值范围是1到2，公式如下： =RAND()*(2-1)+1 RAND( ) 注解： 若要生成a 与b 之间的随机实数： =RAND()*(b-a)+a 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。 示例 RAND() 介于0 到1 之间的一个随机数（变量） =RAND()*100 大于等于0 但小于100 的一个随机数（变量） excel产生60-70随机数公式 =RAND()*10+60 要取整可以用=int(RAND()*10+60) 我想用excel在B1单元个里创建一个50-80的随机数且这个随机数要大于A1单元个里的数值，请教大家如何编写公式！ 整数：=ROUND(RAND()*(80-MAX(50,A1+1))+MAX(50,A1+1),0) 无需取整数：=RAND()*(80-MAX(50,A1))+MAX(50,A1)

要求: 1,小数保留0.1 2,1000-1100范围 3,不要出现重复 =LEFT(RAND()*100+1000,6) 至于不许重复 你可以设置数据有效性 在数据-有效性设 =countif(a:a,a1)=1 选中a列设有效性就好了 其他列耶可以 急求excel随机生成数字的公式，取值要在38.90-44.03之间，不允许重复出现，保留两位小数，不允许变藏 =round(RAND()*5+38.9,2) 公式下拉 Excel随机数 Excel具有强大的函数功能，使用Excel函数，可以轻松在Excel表格产生一系列随机数。 1、产生一个小于100的两位数的整数，输入公式=ROUNDUP(RAND()*100,0)。 RAND()这是一个随机函数，它的返回值是一个大于0且小于1的随机小数。ROUNDUP 函数是向上舍入数字，公式的意义就是将小数向上舍入到最接近的整数，再扩大100倍。 2、产生一个四位数N到M的随机数，输入公式=INT(RAND()*(M-N+1))+N。 这个公式中，INT函数是将数值向下取整为最接近的整数；因为四位数的随机数就是指从1000到9999之间的任一随机数，所以M为9999，N为1000。RAND()的值是一个大于0且小于1的随机小数，M-N+1是9000，乘以这个数就是将RAND()的值对其放大，用INT 函数取整后，再加上1000就可以得到这个范围内的随机数。[公式=INT(RAND()*(9999-1000+1))+1000] 3、Excel函数RANDBETWEEN是返回位于两个指定数之间的一个随机数。使用这一个函数来完成上面的问题就更为简单了。要使用这个函数，可能出现函数不可用，并返回错误值#NAME?。 选择"工具"菜单，单击"加载宏"，在"可用加载宏"列表中，勾选"分析工具库"，再单击"确定"。接下来系统将会安装并加载，可能会弹出提示需要安装源，也就是office安装盘。放入光盘，点击"确定"，完成安装。 现在可以在单元格输入公式=RANDBETWEEN(1000,9999)。 最后，你可以将公式复制到所有需要产生随机数的单元格，每一次打开工作表，数据都会自动随机更新。在打开的工作表，也可以执行功能键F9，每按下一次，数据就会自动随机更新了。

随机数生成器

随机数生成器 一、随机数 1.1随机数的概念 数学上是这样定义随机数的：在连续型随机变量的分布中，最简单而且最基本的分布是单位均匀分布。由该分布抽取的简单子样称为随机数序列，其中每一个体称为随机数。单位均匀分布即［0，1］上的均匀分布。由随机数序列的定义可知，ξ1，ξ2，…是相互独立且具有相同单位均匀分布的随机数序列。也就是说，独立性、均匀性是随机数必备的两个特点。 1.2随机数的分类 随机数一般分为伪随机数和真随机数。利用数学算法产生的随机数属于伪随机数。利用物理方法选取自然随机性产生的随机数可以看作真随机数。实用中是使用随机数所组成的序列，根据所产生的方式，随机数序列再可以分为两类： 1．伪随机数序列 伪随机数序列由数学公式计算所产生。实质上，伪随机数并不随机，序列本身也必然会重复，但由于它可以通过不同的设计产生满足不同要求的序列且可以复现（相同的种子数将产生相同的序列），因而得到广泛的应用。由伪随机数发生器所产生的伪随机数序列，只要它的周期足够长并能通过一系列检验，就可以在一定的范围内将它当作真随机数序列来使用。 2．真随机数序列 真随机数序列是不可预计的，因而也不可能出现周期性重复的真正的随机数序列。它只能由随机的物理过程所产生，如电路的热噪声、宇宙噪声、放射性衰变等。 按照不同的分类标准，随机数还可分为均匀随机数和非均匀随机数，例如正态随机数。 1.3随机数的衡量标准 在实际模拟过程中，我们一般只需要产生区间[0,1]上的均匀分布随机数，因为其他分布的随机数都是由均匀分布的随机数转化来的。 实用中的均匀随机数主要通过以下三个方面来衡量其随机性能的高低。 1．周期性 伪随机数序列是由具有周期性的数学公式计算产生，其本身也必然会表现出周期性，即序列中的一段子序列与另一段子序列相同。它的周期必须足够长，才能为应用提供足够多的可用数据。只有真随机数序列才能提供真正的、永不重复的随机数序列。 2．相关性 随机数发生器所产生的一个随机数序列中的各个随机数应该不相关，所产生的各个随机数序列中的随机数也应该不相关。真随机数序列自然地满足这种不相关性。对于伪随机数发生器，应该仔细地设计所用的数学公式，以尽量满足不相关的要求。 3．分布均匀性 包括蒙特卡洛计算在内的大多数应用都要求所采用的随机数序列服从均匀分布，即同一范围内的任一个数出现的概率相同。从均匀分布的随机数序列也很容易导出其它类型分布的

程序代码自动生成系统的设计与实现

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万方数据

万方数据

基于敏捷开发的高校网络评教系统 作者：吴衡， WU Heng 作者单位：天水师范学院物理与信息科学学院,甘肃天水,741001 刊名： 计算技术与自动化 英文刊名：Computing Technology and Automation 年，卷(期)：2011,30(4) 被引用次数：1次 参考文献(8条) 1.丁增富;葛信勇构建教学质量监控体系努力提高教学质量[期刊论文]-高等农业教育 2004(03) 2.陈莉和谐校园构建于素质教育双效联动[期刊论文]-中国市场 2007(2-3) 3.成奋华;金敏基于敏捷过程的IT项目范围管理的研究与应用[期刊论文]-计算机技术与发展 2010(10) 4.徐诚斌;王金平MVC在ThinkPHP框架中的应用研究 2011(03) 5.赵国栋;黄永中开源软件在高校的应用与推广策略研究[期刊论文]-中国资源综合利用 2007(01) 6.马文龙;高宝成用php实现基于MVC模式的Web应用程序开发 2008(07) 7.原晓林基于B/S教学管理系统的开发与研究[期刊论文]-山西警官高等专科学校学报 2009(04) 8.蓝蔚青;曹剑敏;张帆高校学生网络评教系统的构建与完善[期刊论文]-高等农业教育 2006(06) 引证文献(1条) 1.蒋建洪电子商务系统协同开发实践教学研究[期刊论文]-中国教育信息化·基础教育 2013(5) 本文链接：https://www.doczj.com/doc/3b8302647.html,/Periodical_jsjsyzdh201104028.aspx

MATLAB随机数生成

2009年03月20日星期五 03:25 P.M. rand(n):生成0到1之间的n阶随机数方阵 rand(m,n):生成0到1之间的m×n 的随机数矩阵 (现成的函数) 另外: Matlab随机数生成函数 betarnd 贝塔分布的随机数生成器 binornd 二项分布的随机数生成器 chi2rnd 卡方分布的随机数生成器 exprnd 指数分布的随机数生成器 frnd f分布的随机数生成器 gamrnd 伽玛分布的随机数生成器 geornd 几何分布的随机数生成器 hygernd 超几何分布的随机数生成器 lognrnd 对数正态分布的随机数生成器 nbinrnd 负二项分布的随机数生成器 ncfrnd 非中心f分布的随机数生成器 nctrnd 非中心t分布的随机数生成器 ncx2rnd 非中心卡方分布的随机数生成器 normrnd 正态（高斯）分布的随机数生成器 poissrnd 泊松分布的随机数生成器 raylrnd 瑞利分布的随机数生成器 trnd 学生氏t分布的随机数生成器 unidrnd 离散均匀分布的随机数生成器 unifrnd 连续均匀分布的随机数生成器 weibrnd 威布尔分布的随机数生成器 (From:https://www.doczj.com/doc/3b8302647.html,/question/30033707.html) matlab生成随机数据 matlab本身提供很多的函数来生成各种各样的随机数据： normrnd 可以生成一定均值和标准差的正态分布 gamrnd 可以生成gamma分布的伪随机数矩阵 chi2rnd 可以生成卡方分布的伪随机数矩阵 trnd 可以生成t分布的伪随机数矩阵 frnd 可以生成f分布的伪随机数矩阵 raylrnd 可以生成rayleigh分布的伪随机数矩阵

代码自动生成系统

本钢ERP代码自动生成系统的开发 史洪波 （本钢信息自动化公司软件开发事业部） 摘要：本钢ERP系统维护的工作量大，大部分的页面功能类似。在新增业务需求的情况下，可以利用本系统自动修改和生成JSP、Java、XML、SQL、Properties类型的全部代码，生成的代码可以提供新增、修改、删除、导入、树、打印、查询等基本功能。本系统原理是利用各种页面风格的JSP、Java、XML、SQL等文件作为模板，利用配置参数替换掉文件中可变部分，从而形成多种页面风格通用的代码生成系统。本文总结了本钢ERP中常用的6种页面样式，并用Java语言实现了其代码的自动生成过程，只需书写好DAO文件并在系统中填写少许的配置信息，然后点击按钮即可完成代码的产生，节省时间，提高工作效率。 关键词：ERP Java 代码自动生成 Benxi Steel ERP automatic code generation system Shi Hongbo (Benxi Steel Information & Automation Co.Ltd Software Development Department) ABSTRACT:There are a great deal maintain work in Benxi Iron and Steel Co. Ltd. ERP system, most of the page features are similar. In the case of needing new business, the system can automatically generate and modify all of the codes in many types, such as JSP, Java, Xml, SQL, Properties. Codes provide new, modify, delete, import, tree, print, query, and other basic functions and pride many different page styles by replacing the parameter of file. There are 6 common page styles are summarized in the Benxi Iron and Steel Co. Ltd. ERP, and use java language to achieve the automatic code generation process, just to write the file of DAO in the system and a little configuration information, then click the button to complete the code, saved a lot of time and improved the work efficiency. KEY WORD: ERP Java automatic-code-generation 作者简介： 史洪波，男，出生于1974年7月28日，1998年7月毕业于华东冶金学院工业分析专业，同年到本钢技术中心从事钢铁检验工作。2006年3月调至本钢信息自动化公司软件开发事业部从事软件开发工作。Email:mynameshb@https://www.doczj.com/doc/3b8302647.html, 1、引言 本钢ERP系统有着良好的开发规范，命名规则有规律可循，因此在新增业务需求的情况下非常适合用代码自动生成系统来减少开发过程中的工作量，减少了开发人员的Ctrl+C/Ctrl+V操作，节省时间，提高工作效率。本系统原理是利用各种页面风格的JSP、Java、XML、SQL等文件作为模板，利用配置参数替换掉文件中可变部分，从而形成多种页面风格通用的代码生成系统。本系统采用J2SE中的Awt和Swing技术来绘制整个系统的图形界面，使系统界面整洁美观，使用xml文件作为本系统的配置文件，并对XML文件设定了DTD的格式校验，保证XML的格式良好。在系统界面中输入少量的条件即可产生和修改JSP、Java、XML、SQL、Properites等类型的文件，并对已经存在的文件先备份成Bak文件，生成的代码可具有新增、修改、删除、查询、导入、树、打印等功能。由于XML具有便于阅读和理解，可扩展等优点，而DAO文件格式的不规范性，系统中还提供了DAO文件与XML格式的相互转换，转换中使用了XLST技术，简化了转

java自动生成代码

1.与数据库建立连接 在DBUtil中设置数据库相关的参数 Class.forName(driverName); conn = DriverManager.getConnection(url, user, password); 2.获得数据库中的所有表 Mapmaps = new HashMap(); PreparedStatement pstate = conn.prepareStatement("show table status"); ResultSet results = pstate.executeQuery(); while (results.next()) { String tableName = results.getString("NAME"); String comment = results.getString("COMMENT"); maps.put(tableName, comment); } 3.获得每个表中的信息

封装一个实体来存储表中的信息 PreparedStatement pstate = conn.prepareStatement("show full fields from " + tableName); ResultSet results = pstate.executeQuery(); List lists = new ArrayList(); while (results.next()) { Column column = new Column(); String field = results.getString("FIELD"); column.setFeildMapper(field); String fieldName = processField(field);

matlab中产生随机数的程序

1.由U（0,1）分布的随机数产生U（a,b）的随机数 r=rand(1,20); s=a+(b-a)*r; 例： r=rand(1,20); s=2+(10-2)*r s = Columns 1 through 11 7.0589 2.7803 4.2280 6.3751 9.6601 9.7191 3.2609 9.7647 9.6573 5.8830 8.4022 Columns 12 through 20 3.1351 5.3741 9.3259 8.3377 9.6759 7.2459 2.2857 8.7930 9.4719 2.指数分布的抽样 （6.9）n=10的时候 u=rand(1,19); r=1; for i=1:19 r=r*u(i); end s=log(r); m=1; for j=11:19 if(u(j-1)>u(j)) y(m)=u(j) else y(m)=u(j) end m=m+1; end for k=2:9 x(k)=(y(k-1)-y(k))*s end x y = 0.4168

0.4168 0.6569 y = 0.4168 0.6569 0.6280 y = 0.4168 0.6569 0.6280 0.2920 y = 0.4168 0.6569 0.6280 0.2920 0.4317 y = 0.4168 0.6569 0.6280 0.2920 0.4317 0.0155 y = 0.4168 0.6569 0.6280 0.2920 0.4317 0.0155 0.9841 y = 0.4168 0.6569 0.6280 0.2920 0.4317 0.0155 0.9841 0.1672

随机数生成方法

University of Sydney School of Information Technologies Generating Random Variables Pseudo-Random Numbers Definition : A sequence of pseudo-random numbers ()i U is a deterministic sequence of numbers in []1,0 having the same relevant statistical properties as a sequence of random numbers. The most widely used method of generating pseudo-random numbers are the congruential generators: ()M X U M c aX X i i i i =+=?mod 1 for a multiplier a , shift c , and modulus M , all integers. The sequence is clearly periodic, with maximum period M . The values of a and c must be carefully chosen to maximise the period of the generator, and to ensure that the generator has good statistical properties. Some examples: M a c 259 1313 0 232 69069 1 231-1 630360016 0 232 2147001325 715136305 Reference: Ripley, Stochastic Simulation , Chapter 2

真随机数产生方法

ATmega1 28单片机的真随机数发生矗时间：2009-12-16 15:39:00 来源：单片机与嵌入式系统作者：刘晓旭,曹林,董秀成西华大学 ATmega1 28单片机的真随机数发生矗时间：2009-12-16 15:39:00 来源：单片机与嵌入式系统作者：刘晓旭,曹林,董秀成西华大学 引言 随机数已广泛地应用于仿真、抽样、数值分析、计算机程序设计、决策、美学和娱乐之中。常见的随机数发生器有两种：使用数学算法的伪随机数发生器和以物理随机量作为发生源的真随机数发生器。要获取真正随机的真随机数，常使用硬件随机数发生器的方法来获取。这些真随机数都是使基于特定的真随机数发生源(如热噪声、电流噪声等)，每次获取的真随机数都是不可测的，具有很好的随机性。 真随机数因其随机性强，在数据加密、信息辅助、智能决策和初始化向量方面有着广泛应用，构建一种基于硬件真随机数发生源，具有广泛的应用价值。但目前硬件真随机数发生源均较复杂，而且很少有基于单片机的真随机数发生器。本文利用RC充放电的低稳定度，根据AVR单片机的特点设计了一种性价比极高的真随机数发生器。该随机数发生器使用元件很少，稳定性高，对一些价格敏感的特殊场合，如金融、通信、娱乐设备等有较大的应用意义。 1 基本原理和方法 1．1 基本原理 串联的RC充放电电路由于受到漏电流、电阻热噪声、电阻过剩噪声、电容极化噪声等诸多不确定性因素的影响，其充放电稳定度一般只能达到10－3。利用这种RC充放电的低稳定度特性实现廉价的真随机数发生源。 Atmel公司AVR单片机ATmega 128以其速度快、功能强、性价比高等优点广泛应用于各种嵌入式计算场合。利用AVR单片机引脚配置灵活多样的特点，使用Amnega128 两个I／O口作为真随机数的电气接口。 其原理如图1所示。主要原理是利用串联RC电路的不确定性产生真随机数源，收集数据，通过AVR单片机ATmega128和主时钟电路量化RC电路的充放电时问，获得不确定的2位二进制数据，再利用程序将每4次采集的数据综合，最后产生1个8位的真随机数。

产生随机数并运算

课程设计任务书 学生姓名：庞瀚文专业班级：电气1203 指导教师：李道远工作单位：自动化学院 题目:随机数小程序 初始条件： 利用随机数产生两个8位16进制数，显示它们加法或减法表达 式及其运算结果。如果有进位，显示“Carry”的提示信息,如果被减 数小于减数，显示“Borrow”的提示信息。按Q退出程序。 要求完成的主要任务:（包括课程设计工作量及其技术要求，以及说明书撰写 等具体要求） （1）设计任务及要求分析 （2）方案比较及认证说明 （3）系统原理阐述 （4）硬件设计课题需要说明：硬件原理，电路图，采用器件的功能说明 （5）软件设计课题需要说明：软件思想，流程图，源程序及程序注释 （6）调试记录及结果分析 （7）总结 （8）参考资料 （9）附录：芯片资料或程序清单，软件演示屏幕拷贝图或硬件实物图

目录 1 设计任务 (2) 2任务分析 (2) 2.1 程序功能说明 (2) 2.2 程序要点说明 (2) 3功能及程序设计 (3) 3.1主程序流程图 (3) 3.2程序说明 (4) 3.3 子程序功能说明 (4) 3.3.1 RAND子程序说明 (4) 3.3.2 CHG子程序说明 (4) 3.3.3 程序退出判断语句说明........ 错误！未定义书签。4调试结果及分析 .. (6) 5心得体会 (7) 6参考文献 (8) 附录 (9) 1

随机数小程序 1．设计任务 利用随机数产生两个8位16进制数，显示它们加法或减法表达式及其运算结果。如果有进位，显示“Carry”的提示信息,如果被减数小于减数，显示“Borrow”的提示信息。按Q退出程序。 2．任务分析 2.1 程序功能说明 本程序需在DOS下运行。程序开始运行，程序完成初始化，输出提示信息。程序产生随机数1，随机数1转化为16进制ASC码并显示。程序产生随机数2，随机数2转化为16进制ASC码并显示。此时选择运算方式，输入“+”执行加法运算，输入“-”则执行减法运算。随机数1和随机数2完成已选择的运算方式，显示运算结果。在“+”法模式下，若运算结果产生进位，则显示提示信息“Carry”在选择“-”法模式下，若被减数小于减数，则显示提示信息“Borrow”。按“Q”退出程序，按其他任何键继续提示知道检测到“Q”按键 。 2.2 程序要点说明 1.随机数的产生，并显示 2.将其转化为16进制数，并完成运算。 3．功能及程序设计 3.1主程序流程图 本程序流程图如图3-1所示。 2

自动代码生成规则

自动代码生成 1．表存储过程 TableName规则为剔出” _ ,” - ”等特殊字符，首单词大写例如Sys_Log 转换后为SysLog 如果是FlowER 中，则命名规则为 usp_SystemName_TableName_Operation 否则命名规则为usp_SystemName _Operation 存储过程名称及其功能： 是否存在记录usp_SystemName _IsExist 添加一条记录usp_SystemName _Insert 更新一条记录usp_SystemName _Update 删除一条记录usp_SystemName _Delete 获取实体usp_SystemName _GetModel 获取一批记录usp_SystemName _GetList 2．Entity 私有属性定义时不赋予初始值 命名空间规则为:BenQ.Application.SystemName.Entity ClassName规则为TableName剔出” _ , ” - ”等特殊字符，首单词大写例如Sys_Log 转换后为SysLog 3．DataAccess

命名空间为：BenQ.Application.SystemName.DAL 函数及其功能： -- 是否存在记录public bool IsExist(PK), public IsExist(int RowID) -- 添加一条记录public Insert(BenQ.Application.SystemName.Entity objEntity) -- 更新一条记录public Update(BenQ.Application.SystemName.Entity objEntity) -- 删除一条记录public bool Delete(PK), public Delete(int RowID) -- 获取实体public Entity GetModel(PK), public Entity GetModel(int RowID), -- 获取一批记录public DataTable GetList (Parameters), public DataSet GetList (Parameters), 4.Business 命名空间为：BenQ.Application.SystemName.BL 函数及其功能： IsExist(int RowID) -- 添加一条记录bool bool bool bool -- 是否存在记录public bool IsExist(PK), public bool public bool

随 机 数 生 成 器

使用python实现伪随机数生成器 在前两天学习了使用python实现伪随机数的方法，今天是时候来做一个总结了。 首先要说明的是什么是随机数，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。产生这些随机数的方法有很多种，而这些产生随机数的方法就称为随机数生成器。像前面说的由物理现象所产生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。 但是在我们的实际生活中广泛应用的是伪随机数生成器，所谓的“伪”就是假的的意思，也就是说并不是真正的随机数。那么这些随机数是怎么实现的呢？这些数字是由固定的算法实现的，是有规律可循的，并不能实现真正的“随机”，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。 实现伪随机数的方法有很多种，如：平方取中法，线性同余法等方法。 下面主要介绍的是线性同余法，如C的rand函数和JAVA的java.util.Random类就是使用该方法实现的，其公式为：rNew = (a*rOld + b) % (end-start) 其中， a称为乘数，b称为增量,（end-start）称为模数，它们均为常数。 然后设置rOld = rNew，一般要求用户指定种子数rOld(也称为

seed)，当然也可以自由选择a和b，但是两个数如果选择不好，可能会影响数字的随机性，所以一般令： a=32310901 这样使得生成的随机数最均匀。下面我是用的将种子自定义设为999999999。代码如下： def myrandint( start,end,seed=999999999 ): a=32310901 #产生出的随机数最均匀 rOld=seed m=end-start while True: #每调用一次这个myrandint函数，才生成一次随机数所以要惰性求值 rNew = (a*rOld+b)%m yield rNew rOld=rNew #模拟使用20个不同的种子来生成随机数 for i in range(20): r = myrandint(1,10000, i) #每个种子生成10个随机数 print('种子',i,'生成随机数') for j in range(10): print( next(r),end=',' ) 运行结果是使用20个不同的种子生成的随机数。

ASCET代码生成简易说明

ASCET 代码生成配置 ETAS/陈炯 对于所有特定芯片的项目都需要对相应的target 文件夹中的 *.ini , *.mk and *.xml 等文件进行配置，以满足代码生成的需要. ASCET 从模型生成代码， 在利用外部工具对代码进行编译链接生成可执行文件。参看下图。 所有特定芯片的代码生成过程是由以下三种类型的配置文件控制的： 1. codegen [_*].ini 文件控制核心的代码生成器。 2. target.ini 给用于OS 配置的项目编辑器提供特定的芯片信息。 3. memorySections.xml 定义了用于ASCET 实施编辑器中的内存类的名称，并将名称与特定芯片的编译指令映射起来。 ASCET 对代码进行编译是通过一系列的GNU makefile (后缀是 .mk )的文件进行控制的. ASCET 对代码的编译是在对项目编译的过程中进行的。 本文档所有内容摘自 v6.1 SE 手册，具体相关信息请查看手册。 C:\ETAS\ ETASManuals\ASCET V C:\ETAS\ETASManuals\ASCET V6.1\ASCET-SE Manual.pdf 1 codegen[_*].ini 文件 ASCET 使用3个文件来控制代码生成器： ? .\target\trg_\codegen.ini ? .\target\trg_\codegen_.ini ? .\target\trg_\codegen_ecco.ini 这几个文件一起控制以下的属性： ? 代码风格，例如变量名称 ? 代码生成，例如变量初始化，使用 #pragma 语句等 ? 整合操作系统，例如消息的选择，创建钩子函数，OIL 描述文件的产生 用户可以定义在代码生成过程中使用的这些 *.ini 文件，但一般不用修改这些文件。