为什么C++rand（）似乎只生成相同数量级的数字？

C++中的rand()函数是基于伪随机数生成器（PRNG）来生成随机数的。但是，使用rand()生成的随机数可能会有一些局限性，特别是在数字的范围和分布上。

首先，rand()函数默认生成一个在0到RAND_MAX之间的随机数，其中RAND_MAX是一个常量，通常在大多数平台上的值是32767。因此，生成的随机数都在这个范围内，这就是为什么你观察到生成的数字是在相同数量级的原因。

此外，rand()产生的随机数在统计学上并不是完全均匀分布的。这意味着某些数字出现的频率可能会比其他的高。这种不均匀分布可能是由于rand()内部实现的算法导致的，这个算法可能没有很好地模拟真正的随机性。

如果你需要生成更大范围、分布更均匀的随机数，可以考虑使用其他方法，比如：

1. 使用更好的随机数生成库：例如C++11引入的<random>库，它提供了多种更高质量的随机数生成器和分布类型。

2. 调整生成范围：可以通过公式(double) rand() / RAND_MAX来生成一个在[0,1]之间的随机小数，然后再通过适当的放缩和平移，生成任意范围内的随机数。

3. 使用扩展算法：比如Mersenne Twister算法，它可以生成具有更长周期和更高维度均匀分布的随机数序列。

通过实际示例，假设我们需要生成0到100000之间的随机数，使用C++11的<random>库可以这样实现：

cpp
#include <random>
#include <iostream>

int main() {
    std::random_device rd;  //获取随机数种子
    std::mt19937 gen(rd()); //使用Mersenne Twister算法
    std::uniform_int_distribution<> distrib(0, 100000);

    for(int i=0; i<10; i++) {
        std::cout << distrib(gen) << std::endl;
    }

    return 0;
}

这段代码生成的随机数将更加均匀和不受限于RAND_MAX的约束。