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隨機數在實際運用中非常之多，如游戲設計，信號處理，通常我們很容易得到平均分布的隨機數。但如何根據平均分布的隨機數進而產生其它分布的隨機數呢？本文提出了一種基於幾何直觀面積的方法，以正態分布隨機數的產生為例討論了任意分布的隨機數的產生方法。
正文：
一、平均分布隨機數的產生
大家都知道，隨機數在各個方面都有很大的作用，在vc的環境下，為我們提供了庫函數rand()來產生一個隨機的整數。該隨機數是平均在0~RAND_MAX之間平均分布的，RAND_MAX是一個常量，在VC6.0環境下是這樣定義的：
CODE:
#define RAND_MAX 0x7fff
它是一個short 型數據的最大值，如果要產生一個浮點型的隨機數，可以將rand()/1000.0這樣就得到一個0~32.767之間平均分布的隨機浮點數。如果要使得范圍大一點，那麼可以通過產生幾個隨機數的線性組合來實現任意范圍內的平均分布的隨機數。例如要產生-1000~1000之間的精度為四位小數的平均分布的隨機數可以這樣來實現。先產生一個0到10000之間的隨機整數。方法如下 ：CODE:
int a = rand()%10000;
然後保留四位小數產生0~1之間的隨機小數：CODE:
double b = (double)a/10000.0;
然後通過線性組合就可以實現任意范圍內的隨機數的產生，要實現-1000~1000內的平均分布的隨機數可以這樣做：CODE:
double dValue = (rand()%10000)/10000.0*1000-(rand()%10000)/10000.0*1000;
則dValue就是所要的值。到現在為止，你或許以為一切工作都已經完成了，其實不然，仔細一看，你會發現有問題的，上面的式子化簡後就變為：
CODE:
double dValue = (rand()%10000)/10.0-(rand()%10000)/10.0;
這樣一來，產生的隨機數范圍是正確的，但是精度不正確了，變成了只有一位正確的小數的隨機數了，後面三位的小數都是零，顯然不是我們要求的，什麼原因呢，又怎麼辦呢。先找原因，rand()產生的隨機數分辨率為32767，兩個就是65534，而經過求餘後分辨度還要減小為10000，兩個就是20000而要求的分辨率為1000*10000*2=20000000，顯然遠遠不夠。下面提供的方法可以實現正確的結果：
CODE:
double a = (rand()%10000) * (rand()%1000)/10000.0;
double b = (rand()%10000) * (rand()%1000)/10000.0;
double dValue = a-b;
則dValue就是所要求的結果。在下面的函數中可以實現產生一個在一個區間之內的平均分布的隨機數，精度是4位小數。double b = (rand()%10000) * (rand()%1000)/10000.0;
double dValue = a-b;
CODE:
double AverageRandom(double min,double max)
{
int minInteger = (int)(min*10000);
int maxInteger = (int)(max*10000);
int randInteger = rand()*rand();
int diffInteger = maxInteger - minInteger;
int resultInteger = randInteger % diffInteger + minInteger;
return resultInteger/10000.0;
}
但是有一個值得注意的問題，隨機數的產生需要有一個隨機的種子，因為用計算機產生的隨機數是通過遞推的方法得來的，必須有一個初始值，也就是通常所說的隨機種子，如果不對隨機種子進行初始化，那麼計算機有一個確省的隨機種子，這樣每次遞推的結果就完全相同了，因此需要在每次程序運行時對隨機種子進行初始化，在vc中的方法是調用srand（int）這個函數，其參數就是隨機種子，但是如果給一個常量，則得到的隨機序列就完全相同了，因此可以使用系統的時間來作為隨機種子，因為系統時間可以保證它的隨機性。
{
int minInteger = (int)(min*10000);
int maxInteger = (int)(max*10000);
int randInteger = rand()*rand();
int diffInteger = maxInteger - minInteger;
int resultInteger = randInteger % diffInteger + minInteger;
return resultInteger/10000.0;
}
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