让我首先说明我要完成的工作：
在对drand48（），rand（）和arc4random（）进行了大量实验之后，我目前决定使用rand（）获得随机数，并使用srand（）进行播种。这是从我正在做的事情简化的一个小例子：
let seed: UInt32 = 10 srand(seed) let start = 0 let end = 100 let randomNumber = Double(rand()) % (end + 1 - start) + start
这可行。给定相同的种子，就会产生相同的随机数。执行多个randomNumber计算会导致出现多个不同的随机数。通过srand重新播种会再次开始“随机性”。
唯一的缺点是rand（）不是均匀分布的。确实，我几乎总是总是得到一组在很大程度上线性增长的数字。
听起来arc4random_uniform会生成更多均匀的随机输出，但是根据我的研究，无法播种arc4random，因为它是在第一次调用时就本身进行播种，并且不一定要“设计”为外部播种。
所以我的问题；有没有比srand（）/ rand（）更好的替代方法，它仍然可以为给定的种子提供相同的输出，但是这些输出分布更均匀？
谢谢-亚当
事实证明，srand / rand组合可以满足我的需求，导致结果显示不“均匀分布”的问题是我自己的逻辑中的一个错误。
供参考，本质上我是在做这件事（实际上，它要复杂得多，但出于演示目的）：
let start = 0 let end = 100 for x in 0..<10 { let seed = UInt32(x) srand(seed) let randomNumber = Double(rand()) % (end + 1 - start) + start // Do something with random number }
用上面更简单的形式编写的问题变得很明显。我在循环的每次迭代中都重新播种，种子值只是线性增加。因此，随机结果也呈线性增加。
简单的解决方案是不重新种子每次循环迭代，而是在循环之前种子一次。例如：
let start = 0 let end = 100 let seed = UInt32(100) srand(seed) for x in 0..<10 { let randomNumber = Double(rand()) % (end + 1 - start) + start // Do something with random number }
通过此简单的更改，结果值似乎在示例中使用的0到100范围内确实均匀分布。我不能确定是否有“更统一”的方式来做到这一点，但是我认为这是因为我读过arc4random比drand / rand / erand / etc函数“更优越”，以产生统一的随机数，但是至少这似乎符合我的需求。
如果其他人想出一种更好的方法来实现我所追求的目标，我将把这个问题搁置一段时间。
