首先，我们明确“伪随机”这一概念。所谓伪随机数并非真正意义上的随机序列，而是指由确定性程序产生的近似于真随机性质的一串数字序列。尽管其内部规律可循（即给定相同的种子会得到完全一样的结果），但只要周期足够大并且分布均匀，则足以满足大多数实际应用的需求。
在C标准库stdlib.h中内置了一个名为rand()函数用于生成伪随机整数。每次调用该函数都会返回一个0到RAND_MAX之间的伪随机数。然而，默认情况下这个函数的行为并不理想：它在同一运行环境下对同一个初始值（或称为"seed"）会产生同样的随机数列；另外， RAND_MAX的最大取值也限制了输出范围和精度。
为了改进这一点，我们可以先利用srandom()或者 srand() 函数为 rand() 设置不同的 seed 值以初始化随机数发生器状态。通常做法是采用当前时间作为seed，如：
c
#include <time.h>
#include <stdio.h>
int main(void) {
// 利用系统实时钟设置随机种子
time_t t;
srand((unsigned int) time(&t));
for (size_t i = 0; i != 10; ++i)
printf("%d\n", rand());
return 0;
}
上述代码片段确保每一次执行都能获得一个新的起始点从而产生不同随机序列。
进一步地，若需要更为复杂的概率分布或是更宽泛数值区间内的浮点型伪随机数，可以通过一定的数学变换增强 rand() 的能力。例如要获取[0,1]之间的小数形式随机变量可以这样操作：
c
double get_random_double_0_to_1() {
double r = ((double)rand()) / RAND_MAX;
return r;
}
// 使用示例：
printf("Random number between [0 and 1]: %.6f\n", get_random_double_0_to_1());
对于更高要求的应用场景，诸如密码学安全级别或者其他高级的概率特性需求，单纯依赖 C 标准库可能不够充分，这时就需要引入其他专门针对特定任务优化过的 PRNG （Pseudo Random Number Generator）算法，比如线性同余法(LCG)，Mersenne Twister等复杂高效的方法自行编写相关模块。
总的来说，理解和掌握基于C语言实现伪随机数生成的核心原理和技术手段能够极大地拓展我们在各类工程实践中的解决方案空间，从简单的游戏开发至严谨的数据建模与科学研究都能够发挥重要作用。同时提醒读者，虽然这里讨论的是‘伪’随机数生成方法，但在实践中应结合应用场景选择合适的随机源并对其实现过程保持审慎的态度，尤其涉及安全性关键领域更要格外注意选取经过验证的安全PRG方案。