iOS：在特定范围内生成随机数组

我有一个包含80个json对象的数组。我想构建一个新的子数组，它只有4个元素（但每次填充时都不同于80个元素的较大数组），并且只有一个json的特定键

以下是我的代码：

[arr_sub removeAllObjects];
    [arr_sub addObject:[[arr_main objectAtIndex:currentcount] valueForKey:@"e"]];
    for(int i =1;i<=3;i++)
    {
       //int random = number between 1 to 80 -- how do i generate this ??
        [arr_sub addObject:[[arr_main objectAtIndex:random] valueForKey:@"e"]];
    }

[arr_sub removeAllObjects]；
[arr_sub addObject:[[arr_main objectAtIndex:currentcount]valueForKey:@“e”]；
对于（int i=1；i
arc4random（）
将生成0-1之间的随机数，您可以这样使用它：

int min = 0;
int max = 80;

int randNum = arc4random() % (max - min) + min;

arc4random（）
将生成0-1之间的随机数，您可以这样使用它：

int min = 0;
int max = 80;

int randNum = arc4random() % (max - min) + min;

arc4random是一个函数，您可以使用它生成随机数

int randomNumber = arc4random()%80;

arc4random是一个函数，您可以使用它生成随机数

int randomNumber = arc4random()%80;

要在某个范围内生成随机索引，请使用
arc4random\u uniform（range）
。
就你而言：

int random = arc4random_uniform(80);

使用
arc4random\u uniform（）
而不是
arc4random（）
，它与使用mod运算符没有偏差。也不要使用C函数
rand（）
，因为它的结果不是随机的

但是JSON在哪里？JSON是一种传输表示形式，在Objective-C中，主要的收集类是
NSArray
和
NSDictionary
。接收到的JSON通常与类
NSJSONSerialization
和以下方法一起转换为这些的组合：

+ (id)JSONObjectWithData:(NSData *)data options:(NSJSONReadingOptions)opt error:(NSError **)error

要在某个范围内生成随机索引，请使用
arc4random\u uniform（range）
。
就你而言：

int random = arc4random_uniform(80);

使用
arc4random\u uniform（）
而不是
arc4random（）
，它与使用mod运算符没有偏差。也不要使用C函数
rand（）
，因为它的结果不是随机的

但是JSON在哪里？JSON是一种传输表示形式，在Objective-C中，主要的收集类是
NSArray
和
NSDictionary
。接收到的JSON通常与类
NSJSONSerialization
和以下方法一起转换为这些的组合：

+ (id)JSONObjectWithData:(NSData *)data options:(NSJSONReadingOptions)opt error:(NSError **)error

使用
arc4random_uniform（）
，与使用mod运算符相比更简单且没有偏差。使用
arc4random_uniform（）
，与使用mod运算符相比更简单且没有偏差。使用
arc4random_uniform（）
，与使用mod运算符相比，它更简单，并且没有偏差。如果范围为10-100（min！=0）？
arc4random（max-min）+min
%操作数太差了？太差了，对于小范围：不。但是为什么
arc4random\u（）
可用，使用更简单，没有偏差？为什么选择一个较差的方法？相反，使用
arc4random_uniform（）
，它更简单，并且与使用mod运算符时没有偏差。如果范围为10-100（最小！=0）？
arc4random（最大-最小）+min
操作数%s太差了？太差了，适用于小范围：不。但是为什么
arc4random_uniform（）
可用时，使用更简单且没有偏差？为什么选择较差的方法？