种子优点是非常简单，缺点是需要大量栈空间来存储相邻的点。
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改进的方法就是：通过沿扫描线填充水平像素段，来处理四连通或八连通相邻点，这样就仅仅只需要将每个水平像素段的起始位置压入栈，而不需要将当前位置周围尚未处理的相邻像素都压入栈，从而可以节省大量的栈空间。
Rnd[(number)]
number
的值决定了
Rnd
生成随机数的方式
如果
number
的值
Rnd
生成
小于
每次都使用
number
作为随机数种子得到的相同结果。
大于
序列中的下一个随机数。
等于
最近生成的数。
省略
序列中的下一个随机数。
====================
先讨论没有加randomize时
X小于0
如
rnd(-1)
以-1为种的随机数永远相同
X大于0
如
rnd(1)
系统会先生成随机数列表
有N个随机数
你每执行一次rnd(1)就获取列表中下一个随机数
比如有这么个列表
程序开始时
得到0.7055475
执行第二次rnd(1)得到0.533424
第三次0.5795186
你关闭程序重新打开
第一次得到还是0.7055475
.7055475
.533424
.5795186
.2895625
.301948
而你说的X0
X0没差别
是错的
Rnd(1)
Debug.Print
Rnd(-2)
和
Debug.Print
Rnd(-2)
Rnd(1)
结果是不一样的
X等于0
最近生成的数
一般为科学型数值
这个值也是不变的
rnd(x)
省略x不写
就和X0
效果一样
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Randomize
用
number
将
Rnd
函数的随机数生成器初始化，该随机数生成器给
number
一个新的种子值。如果省略
number，则用系统计时器返回的值作为新的种子值。
如果没有使用
Randomize，则（无参数的）Rnd
函数使用第一次调用
Rnd
函数的种子值。
注意
若想得到重复的随机数序列，在使用具有数值参数的
Randomize
之前直接调用具有负参数值的
Rnd。使用具有同样
number
值的
Randomize
是不会得到重复的随机数序列的。
一般在使用rnd获取随机数
都是
randomize
int(rnd*(上限-下限+1）+下限)
这2个函数的X都是省略不写
一、种子填充算法（Seed Filling）
如果要填充的区域是以图像元数据方式给出的，通常使用种子填充算法（Seed Filling）进行区域填充。种子填充算法需要给出图像数据的区域，以及区域内的一个点，这种算法比较适合人机交互方式进行的图像填充操作，不适合计算机自动处理和判断填色。根据对图像区域边界定义方式以及对点的颜色修改方式，种子填充又可细分为几类，比如注入填充算法（Flood Fill Algorithm）、边界填充算法（Boundary Fill Algorithm）以及为减少递归和压栈次数而改进的扫描线种子填充算法等等。
所有种子填充算法的核心其实就是一个递归算法，都是从指定的种子点开始，向各个方向上搜索，逐个像素进行处理，直到遇到边界，各种种子填充算法只是在处理颜色和边界的方式上有所不同。在开始介绍种子填充算法之前，首先也介绍两个概念，就是“4-联通算法”和“8-联通算法”。既然是搜索就涉及到搜索的方向问题，从区域内任意一点出发，如果只是通过上、下、左、右四个方向搜索到达区域内的任意像素，则用这种方法填充的区域就称为四连通域，这种填充方法就称为“4-联通算法”。如果从区域内任意一点出发，通过上、下、左、右、左上、左下、右上和右下全部八个方向到达区域内的任意像素，则这种方法填充的区域就称为八连通域，这种填充方法就称为“8-联通算法”。如图1（a）所示，假设中心的蓝色点是当前处理的点，如果是“4-联通算法”，则只搜索处理周围蓝色标识的四个点，如果是“8-联通算法”则除了处理上、下、左、右四个蓝色标识的点，还搜索处理四个红色标识的点。两种搜索算法的填充效果分别如如图1（b）和图1（c）所示，假如都是从黄色点开始填充，则“4-联通算法”如图1（b）所示只搜索填充左下角的区域，而“8-联通算法”则如图1（c）所示，将左下角和右上角的区域都填充了。
图（1） “4-联通”和“8-联通”填充效果
并不能仅仅因为图1的填充效果就认为“8-联通算法”一定比“4-联通算法”好，应该根据应用环境和实际的需求选择联通搜索方式，在很多情况下，只有“4-联通算法”才能得到正确的结果。
1.1 注入填充算法（Flood Fill Algorithm）
注入填充算法不特别强调区域的边界，它只是从指定位置开始，将所有联通区域内某种指定颜色的点都替换成另一种颜色，从而实现填充效果。注入填充算法能够实现颜色替换之类的功能，这在图像处理软件中都得到了广泛的应用。注入填充算法的实现非常简单，核心就是递归和搜索，以下就是注入填充算法的一个实现：
164 void FloodSeedFill(int x, int y, int old_color, int new_color)
165 {
166 if(GetPixelColor(x, y) == old_color)
167 {
168 SetPixelColor(x, y, new_color);
169 for(int i = 0; i COUNT_OF(direction_8); i++)
170 {
171 FloodSeedFill(x + direction_8[i].x_offset,
172 y + direction_8[i].y_offset, old_color, new_color);
173 }
174 }
175 }
for循环实现了向8个联通方向的递归搜索，秘密就在direction_8的定义：
15 typedef struct tagDIRECTION
16 {
17 int x_offset;
18 int y_offset;
19 }DIRECTION;
79 DIRECTION direction_8[] = { {-1, 0}, {-1, 1}, {0, 1}, {1, 1}, {1, 0}, {1, -1},{0, -1}, {-1, -1} };
这个是搜索类算法中常用的技巧，无需做太多说明，其实只要将其替换成如下direction_4的定义，就可以将算法改成4个联通方向填充算法：
80 DIRECTION direction_4[] = { {-1, 0}, {0, 1}, {1, 0}, {0, -1} };
图2就是应用本算法实现的“4-联通”和“8-联通”填充效果：
一、种子填充算法思想：
首先填充种子所在的尚未填充的一区段,然后确定与这一区段相邻的上下两条扫描线上位于该区段内是否存在需要填充的新区段,如果存在,则依次把每个新区段最右端的象素作为种子放入堆栈。反复这个过程,直到堆栈为空。
二、种子填充算法步骤：
1、初始化堆栈。
2、种子压入堆栈。
3、While（堆栈非空）从堆栈弹出种子象素。
1)Two-pass算法的一种实现说明:基于OpenCV和C++实现,领域:4-领域。实现与算法2)Seed-Filling种子填充方法说明:基于OpenCV和C++实现;领域:4-领域。
1、参数x、y由double类型改为int型。
2、方法中x、y限定最小值、最大值。
void seed(int x, int y, Color now, Color fill) {
Color currentcolor;
currentcolor=bmp-GetPixel(x,y);
if (currentcolor == now) {
bmp-SetPixel(x,y,fill);
if (x MAX_X) {
seed(x + 1, y, now, fill);
}
if (x MIN_X) {
seed(x - 1, y, now, fill);
}
if (x MAX_Y) {
seed(x, y + 1, now, fill);
}
if (x MIN_Y) {
seed(x, y - 1, now, fill);
}
}
}