Classe uniform_real_distribution
Genera una distribuzione a virgola mobile uniforme (ogni valore è ugualmente probabile) all'interno di un intervallo di output che è inclusivo-inclusivo.
template<class RealType = double> class uniform_real_distribution { public: // types typedef RealType result_type; struct param_type; // constructors and reset functions explicit uniform_real_distribution(RealType a = 0.0, RealType b = 1.0); explicit uniform_real_distribution(const param_type& parm); void reset(); // generating functions template<class URNG> result_type operator()(URNG& gen); template<class URNG> result_type operator()(URNG& gen, const param_type& parm); // property functions result_type a() const; result_type b() const; param_type param() const; void param(const param_type& parm); result_type min() const; result_type max() const; };
Parametri
- RealType
Tipo di risultato a virgola mobile. Per impostazione predefinita, double. Per informazioni sui tipi possibili, vedere <random>.
Note
La classe modello descrive una distribuzione inclusiva-esclusiva che produce valori di un tipo a virgola mobile definito dall'utente con una distribuzione in cui ogni valore è ugualmente probabile. La tabella seguente include collegamenti ad articoli relativi ai singoli membri.
uniform_real_distribution::a |
uniform_real_distribution::param |
|
uniform_real_distribution::operator() |
uniform_real_distribution::b |
Il membro della proprietà a() restituisce il limite minimo della distribuzione attualmente archiviato, mentre b() restituisce il limite massimo attualmente archiviato. Per questa classe di distribuzione, i valori minimo e massimo sono gli stessi restituiti dalle funzioni di proprietà comuni min() e max() descritte nell'argomento <random>.
Per altre informazioni sulle classi di distribuzione e i rispettivi membri, vedere <random>.
Esempio
// compile with: /EHsc /W4
#include <random>
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <string>
#include <map>
void test(const double a, const double b, const int s) {
// uncomment to use a non-deterministic seed
// std::random_device rd;
// std::mt19937 gen(rd());
std::mt19937 gen(1729);
std::uniform_real_distribution<> distr(a,b);
std::cout << "lower bound == " << distr.a() << std::endl;
std::cout << "upper bound == " << distr.b() << std::endl;
// generate the distribution as a histogram
std::map<double, int> histogram;
for (int i = 0; i < s; ++i) {
++histogram[distr(gen)];
}
// print results
std::cout << "Distribution for " << s << " samples:" << std::endl;
int counter = 0;
for (const auto& elem : histogram) {
std::cout << std::fixed << std::setw(11) << ++counter << ": "
<< std::setprecision(10) << elem.first << std::endl;
}
std::cout << std::endl;
}
int main()
{
double a_dist = 1.0;
double b_dist = 1.5;
int samples = 10;
std::cout << "Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values." << std::endl;
std::cout << "Enter a floating point value for the lower bound of the distribution: ";
std::cin >> a_dist;
std::cout << "Enter a floating point value for the upper bound of the distribution: ";
std::cin >> b_dist;
std::cout << "Enter an integer value for the sample count: ";
std::cin >> samples;
test(a_dist, b_dist, samples);
}
Output
Requisiti
Intestazione: <random>
Spazio dei nomi: std