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RAND_MAX(如在Visual Studio 2010上面最大为0x7FFF，即32767)， 如果需要产生的随机数范围是0~2³²-1，则rand()函数会力不从心，需要使用其他更有效的方法来实现32位随机数的生成。

   本文采用三种方法，分别为Mersenne twister算法，调用Windows API CryptGenRandom函数来生成随机数，采用三个rand()生成的数字来拼合为一个数字。本文对这三种方法分别进行了介绍，并在实验中使用这三种方法分别生成了一百万个随机数，并画出了三种生成方法的数字分布图。

一.三种方法的介绍 

  1. Mersenne twister号称是目前最好的随机数生成算法，它是由Takuji Nishimura 和 Makoto Matsumoto于1997年开发的一种随机数生成方法，它基于有限二进制字段上的矩阵线性再生，可以快速产生高质量的伪随机数，该算法的循环周期为2¹⁹⁹³⁷-1。Mersenne twister这个名字来自周期长度通常取Mersenne质数这样一个事实，常见的有两个变种Mersenne Twister MT19937和Mersenne Twister MT19937-64，本文实验的就是MT19937算法。

产生size个32位随机数的函数，调用MT19937中的随机生成方法

bool ProduceRandomNumberMT19937(UINT* RandomArray,UINT size)
{
    time_t t;
    init_genrand((unsigned)time(&t));
if(RandomArray==NULL)
    {
return false;
    }
for(UINT i=0;i<size;i++)
    {
        RandomArray[i]=genrand_int32();
    }
return true;
}

   2. 第二种方法采用的是调用Windows API CryptGenRandom方法，这个函数是windows用来提供给生成随机密码数字功能所用，一般应用在随机给vector赋值或者生成噪声点时使用。这个函数所提供的随机性要好于rand()函数。

使用CryptGenRandom函数生成size个32位随机数的函数

bool ProduceRandomNumberCrypt(UINT* RandomArray,UINT size)
{
    HCRYPTPROV   hCryptProv;
if(CryptAcquireContext(    
       &hCryptProv,
       NULL,
       NULL,
       PROV_RSA_FULL,
0)) 
    {    
//printf("CryptAcquireContext succeeded. \n");
    }
else
    {
//MyHandleError("Error during CryptAcquireContext!\n");
    }

if(CryptGenRandom(
       hCryptProv, 
       size*sizeof(UINT), 
       (BYTE*)RandomArray)) 
    {
//printf("Random sequence generated. \n");
         return true;
    }
else
    {
//printf("Error during CryptGenRandom.\n");
         return false;
    }
}

  3. 第三种方法，是使用rand()函数随机生成的三个数来拼接成一个32位数字的方法，这种方法实现起来也很简单，但是由于rand()的随机性并不是很好，所以不推荐这种方法。一个32位随机数由(rand()<<17)|(rand()<<2)|(rand())方法拼合而成。实现代码如下：

使用三个rand()生成伪随机数生成一个32位随机数

bool ProduceRandomNumberCRand(UINT* RandomArray,UINT size)
{
    time_t t;
    srand((unsigned)time(&t));
if(RandomArray==NULL)
    {
return false;
    }
for(UINT i=0;i<size;i++)
    {
        RandomArray[i]=(rand()<<17)|(rand()<<3)|(rand());
    }
return true;
}

二. 三种方法的实验结果

   每种方法均进行了100万个32位随机数的生成实验，将这100万个随机数分为0xFFF个组，组之间的间隔为0xFFFFF，然后绘出各个组生成随机数的分布图。

   1. MT19937算法的分布

  2. CryptGenRandom函数生成随机数分布图

  3. 使用三个rand()数生成一个32位随机数的分布图