Rand()函数能生成[0,32767]间的随机整数，相当于15个随机的二进制位。
若需生成更大的整数，最佳方案应该是进行两次rand()，将两次rand()的值按二进制位拼接起来。

此处<<为二进制左移运算，末位补0。第一次rand得到前15个二进制位，第二次rand得到后15个二进制位，用加法拼接得到30个二进制位，即范围为[0,2^30-1]=[0,1073741823][0,2^{30}-1]=[0,1073741823][0,2^30-1]=[0,1073741823]的大随机数。

P([2768,9999])\thereforeP([0,2767])\gtP([2768,9999])∴P([0,2767])>P([2768,9999])

令我们想要的范围为[0,N][0,N][0,N]，当N远小于RAND_MAX的时候，比如[0,233]时，这种不均可以忽略。但比如范围达到[0,10000]时，概率就很不均匀了，使用本文上述的生成大随机数的方法，用更大的随机数对想要取的范围取膜，会使分布更加均匀，提高随机数的质量。

当然另一个思路是用判断语句强行舍弃赘余的部分，若发现取得的值在赘余部分就舍弃，能保证概率绝对均匀，其实对程序速度影响也不大（常数级别）但会令强迫症极度不爽。我们拼接成大数能减少赘余部分占比，因为也能优化这种舍弃赘余的思路。

很明显，这种方法还可以无限拼接扩展：＜!--为二进制左移运算，末位补0。第一次rand得到前15个二进制位，第二次rand得到后15个二进制位，用加法拼接得到30个二进制位，即范围为[0,2^30-1]=[0,1073741823][0,2^{30}-1]=[0,1073741823][0,2^30-1]=[0,1073741823]的大随机数。＜!--为二进制左移运算，末位补0。第一次rand得到前15个二进制位，第二次rand得到后15个二进制位，用加法拼接得到30个二进制位，即范围为[0,2^30-1]=[0,1073741823][0,2^{30}-1]=[0,1073741823][0,2^30-1]=[0,1073741823]的大随机数。＜br--＞

superbigrandnum∈[0,2^45-1]=[0,35184372088831]
veryverysuperbigrandnum∈[0,2^60-1]=[0,1152921504606846975]veryverysuperbigrandnum\in[0,2^{60}-1]=[0,1152921504606846975]veryverysuperbigrandnum∈[0,2^60-1]=[0,1152921504606846975]
亦可与高精度运算技巧结合使用。

一些其它方法的问题：

这样能保证分布大体均匀，但[0,1000000]之间很多数会是取不到的。
RAND_MAX为C++内置常量，值为32767，表示rand()函数能取到的最大值。1000000乘1/32767约等于31，明显27、28、29这些数字是永远随机不出来的，而且能随机出来的数字都位于1000000乘32767分之N的位置，绝对不符合随机数的要求。
而且也违背了祖师爷香农的信息守恒。数字本来就是以二进制方式储存的，何苦非得用十进制运算一位一位来拼凑。
这里给出代码：

得出结果：