srand（（int）time（NULL））；设定随机数种子
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rand()%100；产生0-99的随机数。
高级点的，假如要产生16-59之间的数，你可以这样写：rand（）%44+16（这里44由59-16+1得到）。其他情况如法炮制！
C语言中用rand（）函数产生20-90的随机整数
20-90共有71个数字，所以是rand()%71+20 ；
用rand()生成-20-20的随机数
-20-20共有41个数字，所以是rand()%41-20;
需要注意的是，在运行以上代码之前最好设定一下：
srand(time(NULL));//用系统当前时间设置rand()随机序列种子，保证每次运行随机序列不一样
编译环境为：vs2013
产生1到3的整型随机数的代码如下：
#includestdio.h
#includetime.h
#includestdlib.h
#define max 3 //这个函数的意义为：随机生成最大的数为3
#define min 1 //这个函数的意义为：随机生成最小的数为1
int main()
{
int num;
srand(time(0));
num = rand() % (max - min) + min; // 这里的意义，“%”为模运算
printf("随机数为：%d\n", num);
system("pause"); //这个代码可以让弹出的黑框不会一下就消失
return 0;
}
扩展资料：
根据密码学原理，随机数的随机性检验可以分为三个标准：
条件一、统计学伪随机性。统计学伪随机性指的是在给定的随机比特流样本中，1的数量大致等于0的数量，同理，“10”“01”“00”“11”四者数量大致相等。类似的标准被称为统计学随机性。满足这类要求的数字在人类“一眼看上去”是随机的。
条件二、密码学安全伪随机性。其定义为，给定随机样本的一部分和随机算法，不能有效的演算出随机样本的剩余部分。
条件三、真随机性。其定义为随机样本不可重现。实际上只要给定边界条件，真随机数并不存在，可是如果产生一个真随机数样本的边界条件十分复杂且难以捕捉（比如计算机当地的本底辐射波动值），可以认为用这个方法演算出来了真随机数。
随机数分为三类：
①伪随机数：满足第一个条件的随机数。
②密码学安全的伪随机数：同时满足前两个条件的随机数。可以通过密码学安全伪随机数生成器
计算得出。
③真随机数：同时满足三个条件的随机数。
srand（（int）time（NULL））；设定随机数种子
例子如下：
直接编译，程序执行结果如下图所示：
扩展资料：
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。
#include stdlib.h
#include stdio.h
#include time.h
srand()（（int）time（NULL））；设定随机数种子
rand()()%100；产生0-99的随机数。高级点的，假如要产生16-59之间的数，你可以这样写：rand()（）%44+16（这里44由59-16+1得到）。其他情况如法炮制！
各种编程语言返回的随机数（确切地说是伪随机数）实际上都是根据递推公式计算的一组数值，当序列足够长，这组数值近似满足均匀分布。如果计算伪随机序列的初始数值（称为种子）相同，则计算出来的伪随机序列就是完全相同的。这个特性被有的软件利用于加密和解密。加密时，可以用某个种子数生成一个伪随机序列并对数据进行处理；解密时，再利用种子数生成一个伪随机序列并对加密数据进行还原。这样，对于不知道种子数的人要想解密就需要多费些事了。当然，这种完全相同的序列对于你来说是非常糟糕的。要解决这个问题，需要在每次产生随机序列前，先指定不同的种子，这样计算出来的随机序列就不会完全相同了。你可以在调用rand()函数之前调用srand( (unsigned)time( NULL ) )，这样以time函数值（即当前时间）作为种子数，因为两次调用rand函数的时间通常是不同的，这样就可以保证随机性了。你也可以使用srand函数来人为指定种子数。
参考资料：
#include
stdlib.h
#include
stdio.h
#include
time.h
void
main()
{
int
i,count[100];
for(i=0;i100;i++)
{count[i]=random(100);//设定
取值范围
，这表明
随机数
是0-100之间取
printf("%d\n",count[i]);
}
}