它们是伪随机数生成器，而不是真正的随机数生成器。这通常是一件好事，因为它可以让你更容易地复制涉及“随机”数的bug。
你可以得到随机数生成器，比如在Linux下阅读/dev/random，但是C库附带的普通随机数生成器通常没有。
最简单的一种是线性同余生成器，其中：
nx+1 = (nx * A + C) modulo M
其中适当选择的值为x1M2 N1 x、x1M3 N1 x和x1M4 N1 x。
Wikipedia's page on LCGs给出了一些不同实现使用的示例值。例如，这里列出的glibc值为A = 1103515245, C = 12345, M = 2^31，因此它是一个简单的东西，如：

static unsigned int seed = 1;
void srand (int newseed) {
    seed = (unsigned)newseed & 0x7fffffffU;
}
int rand (void) {
    seed = (seed * 1103515245U + 12345U) & 0x7fffffffU;
    return (int)seed;
}

旁白：glibc实现中仍然有这个生成器（称为Type 0生成器），但它也有一个更漂亮的三项式生成器，（大概）更好。
也有更复杂的（如梅森龙卷风），有一个更大的循环时间（时间之前开始重复）。
任何真正的随机发生器必须使用真正的随机输入源，这就是为什么/dev/random有时会阻止“等待熵”，而/dev/urandom不会。
“真正的”随机源可能会受到击键之间的时间、用户输入的数据、网络数据包的内容、磁盘I/O模式、ICMP响应通过网络返回所需的时间以及其他各种奇妙的、大多数是不确定性的因素的影响。
除非你非常喜欢加密，否则普通的随机数生成器就可以了。

下面是一个简单的伪随机算法：

//generates pseudo random series of numbers 0...RAND_MAX - 1 with uniform distribution, starting with 0

static const int A = 15342; // any number in (0, RAND_MAX)
static const int C = 45194; // any number in [0, RAND_MAX)
static const RAND_MAX = 100000;

int rand()
{
    static int prev = 0; //seed. any number in [0, RAND_MAX)
    prev = ( prev * A + C ) % RAND_MAX;
    return prev;
}

您可以在此处阅读更多信息：http://en.wikipedia.org/wiki/Linear_congruential_generator

正如我在评论中所说的，RAM机器的随机生成器不是真正的随机，它们是pseudo-random。
您可以随时查看java.util.Random的java源代码。
具体来说-方法next(int bits)是你正在寻找的。

protected int next(int bits) {
      long oldseed, nextseed;
      AtomicLong seed = this.seed;
      do {
            oldseed = seed.get();
            nextseed = (oldseed * multiplier + addend) & mask;
      } while (!seed.compareAndSet(oldseed, nextseed));
      return (int)(nextseed >>> (48 - bits));
}

（*）此答案适用于此问题的上一个版本，该版本标记为java，并且没有专门针对C++提出问题。