本工具提供快速便捷的方式生成指定范围内的随机数，适用于抽奖、游戏和数据测试等多种场景。
在编程领域，生成随机数是一项常见的任务，在模拟和统计计算中有广泛应用。C语言作为一门强大的系统级编程语言，虽然缺乏直接支持各种概率分布的内置函数，但通过一些数学公式和库函数可以实现这些功能。
默认情况下，C语言提供了一个名为`rand()`的内置函数来生成0到RAND_MAX之间的伪随机数。可以通过`srand(time(NULL))`设置随机数种子以确保每次程序运行时产生的序列不同。
1. **高斯分布（正态分布）**：定义了均值μ和标准差σ，可以使用Box-Muller变换或Ziggurat算法生成服从该分布的随机数。
2. **瑞利分布**：通常用于无线通信中的信号传播模型。通过尺度参数α定义。首先生成两个(0, 1)区间内的均匀分布随机数x和y，然后应用转换公式`sqrt(-2*log(x))*cos(2*pi*y)`来得到一个服从瑞利分布的随机数。
3. **泊松分布**：由λ表示单位时间或空间内事件发生的平均次数。可以使用接受-拒绝方法或者倒数变换法生成泊松分布的随机数，后者通过找到第一个满足`exp(-λ) * λ^k k! > u`条件的整数k来实现。
为了提高效率和精度，在C语言中还可以利用一些数学库如GNU Scientific Library (GSL)或开源的PCG。这些库提供了各种概率分布随机数生成函数，简化了代码编写过程。
例如，使用GSL库可以这样生成高斯分布随机数：
```c
#include
#include
int main() {
gsl_rng *r = gsl_rng_alloc(gsl_rng_default);
double mean = 0.0, sigma = 1.0;
double normal = gsl_ran_gaussian(r, sigma);
printf(高斯分布随机数: %.4f\n, normal);
gsl_rng_free(r);
return 0;
}
```
对于瑞利和泊松分布，GSL库也提供了相应的函数`gsl_ran_rayleigh()`和`gsl_ran_poisson()`。
生成特定概率分布的随机数需要理解该分布的特点，并结合C语言提供的基础随机数生成功能以及可能使用的外部库。实际应用中根据项目需求选择合适的方法和工具至关重要。
5星
