我们在编程解决问题的过程中，往往需要使用到随机数。由于计算机是一台以逻辑为基础的机器，没法做到真正的随机（大概量子计算机可以？）。所以计算机生成的是伪随机数，供我们使用。
我们使用C语言的rand函数，生成的也是伪随机数。
一个简单的示范如下：
1 #include <stdio.h>
2 #include <stdlib.h>
3 #include <time.h>
4
5 int
6 main(int argc, char** argv)
7 {
8 // 以机器当前的时间来构造生成伪随机数的"种子" 。
9 srand((unsigned int)time(NULL));
10 int i;
11 // 打印10个伪随机数
12 for (i = 0; i < 10; i++) {
13
14 printf("%d ", rand());
15 }
16 printf("\n");
17
18 system("pause");
19 return 0;
20 }
很显然，如果不使用第九行的srand函数，那么我们的程序每次打印的10个伪随机数序列是一样的，在本机上始终是41, 18467, 6334, ......。这是由于C语言是利用linear congruential generator作为生成器来生成伪随机数，但是这个生成器生成伪随机数，需要一个“种子”来进行运算。而如果我们仅仅调用rand函数，那么我们始终使用的是C语言自己设置的固定的“种子”来生成伪随机数，所以生成的伪随机数的序列肯定是一模一样的咯。
当我们使用srand，以时间为参数，为rand提供一个不一样的“种子”，那么由于每次的“种子”都不一样，当然每次的伪随机数的序列都不一样。
但是从代码实现中，我们不能清楚地看出来srand函数提供的“种子”如何就被rand函数用上了。
从ISO C99标准（ISO/IEC 9899:1999(E))当中的伪随机数一节（7.20.2 Pseudo-random sequence generation functions），我们可以看到一个简明的可移植的实现样例：
1 static unsigned long int next = 1;
2
3 int rand(void) // RAND_MAX assumed to be 32767
4 {
5 next = next * 1103515245 + 12345;
6 return (unsigned int)(next/65536) % 32768;
7 }
8
9 void srand(unsigned int seed)
10 {
11 next = seed;
12 }
在这个样例中，“种子”为静态内部变量next，初始值为1。如果我们不使用srand来更新next，很显然我们每次调用程序生成的伪随机数都是一样的（next从1开始）。如果我们在程序中用srand来更新next，那么我们每次运行程序，就给next初始化以不同的值，于是就能够得到不一样的伪随机数序列。
但是，rand函数和srand函数的实现真如样例这般简单吗？
放到下篇再写吧。