discrete_distribution — Klasa
Generuje dyskretny rozkład liczb całkowitych, który ma interwały o jednolitej szerokości z jednolitym prawdopodobieństwem w każdym interwale.
Składnia
template<class IntType = int>
class discrete_distribution
{
public:
// types
typedef IntType result_type;
struct param_type;
// constructor and reset functions
discrete_distribution();
template <class InputIterator>
discrete_distribution(InputIterator firstW, InputIterator lastW);
discrete_distribution(initializer_list<double> weightlist);
template <class UnaryOperation>
discrete_distribution(size_t count, double xmin, double xmax, UnaryOperation funcweight);
explicit discrete_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
vector<double> probabilities() const;
param_type param() const;
void param(const param_type& parm);
result_type min() const;
result_type max() const;
};
Parametry
Typ int
Typ wyniku liczby całkowitej domyślnie to int. Aby uzyskać informacje o możliwych typach, zobacz losowe>.<
Uwagi
Ten rozkład próbkowania ma interwały o jednolitej szerokości z jednolitym prawdopodobieństwem w każdym interwale. Aby uzyskać informacje na temat innych rozkładów próbkowania, zobacz piecewise_linear_distribution Class (Klasa piecewise_linear_distribution) i piecewise_constant_distribution Class (Klasa piecewise_constant_distribution).
Poniższa tabela zawiera linki do artykułów dotyczących poszczególnych członków:
discrete_distribution
param_type
Funkcja vector<double> probabilities() właściwości zwraca poszczególne prawdopodobieństwa dla każdej wygenerowanej liczby całkowitej.
Aby uzyskać więcej informacji na temat klas dystrybucji i ich składowych, zobacz losowe>.<
Przykład
// compile with: /EHsc /W4
#include <random>
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <string>
#include <map>
using namespace std;
void test(const int s) {
// uncomment to use a non-deterministic generator
// random_device rd;
// mt19937 gen(rd());
mt19937 gen(1701);
discrete_distribution<> distr({ 1, 2, 3, 4, 5 });
cout << endl;
cout << "min() == " << distr.min() << endl;
cout << "max() == " << distr.max() << endl;
cout << "probabilities (value: probability):" << endl;
vector<double> p = distr.probabilities();
int counter = 0;
for (const auto& n : p) {
cout << fixed << setw(11) << counter << ": " << setw(14) << setprecision(10) << n << endl;
++counter;
}
cout << endl;
// generate the distribution as a histogram
map<int, int> histogram;
for (int i = 0; i < s; ++i) {
++histogram[distr(gen)];
}
// print results
cout << "Distribution for " << s << " samples:" << endl;
for (const auto& elem : histogram) {
cout << setw(5) << elem.first << ' ' << string(elem.second, ':') << endl;
}
cout << endl;
}
int main()
{
int samples = 100;
cout << "Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values." << endl;
cout << "Enter an integer value for the sample count: ";
cin >> samples;
test(samples);
}
Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values.
Enter an integer value for the sample count: 100
min() == 0
max() == 4
probabilities (value: probability):
0: 0.0666666667
1: 0.1333333333
2: 0.2000000000
3: 0.2666666667
4: 0.3333333333
Distribution for 100 samples:
0 :::
1 ::::::::::::::
2 ::::::::::::::::::
3 :::::::::::::::::::::::::::::
4 ::::::::::::::::::::::::::::::::::::
Wymagania
Nagłówek:<losowy>
Przestrzeń nazw: std
discrete_distribution::d iscrete_distribution
Tworzy rozkład.
// default constructor
discrete_distribution();
// construct using a range of weights, [firstW, lastW)
template <class InputIterator>
discrete_distribution(InputIterator firstW, InputIterator lastW);
// construct using an initializer list for range of weights
discrete_distribution(initializer_list<double> weightlist);
// construct using unary operation function
template <class UnaryOperation>
discrete_distribution(size_t count, double low, double high, UnaryOperation weightfunc);
// construct from an existing param_type structure
explicit discrete_distribution(const param_type& parm);
Parametry
firstW
Pierwszy iterator na liście, z którego ma być skonstruowany rozkład.
lastW
Ostatni iterator na liście, z którego należy skonstruować rozkład (bez włączenia, ponieważ iteratory używają pustego elementu na końcu).
lista wag
Initializer_list, z którego należy skonstruować rozkład.
count
Liczba elementów w zakresie dystrybucji. Jeśli count==0parametr jest odpowiednikiem konstruktora domyślnego (zawsze generuje zero).
Niski
Najniższa wartość w zakresie dystrybucji.
wysoki
Najwyższa wartość w zakresie dystrybucji.
weightfunc
Obiekt reprezentujący funkcję prawdopodobieństwa dla rozkładu. Zarówno parametr, jak i wartość zwracana muszą być konwertowane na doublewartość .
parm
Struktura param_type używana do konstruowania rozkładu.
Uwagi
Domyślny konstruktor tworzy obiekt, którego przechowywana wartość prawdopodobieństwa ma jeden element o wartości 1. Spowoduje to dystrybucję, która zawsze generuje zero.
Konstruktor zakresu iteratora, który ma parametry firstW i lastW tworzy obiekt rozkładu przy użyciu wartości wag pobranych z iteratorów w sekwencji interwału [firstW, lastW).
Konstruktor listy inicjatora, który ma parametr listy wagowej, tworzy obiekt dystrybucji z wagami z listy wag inicjatora.
Konstruktor, który ma parametry count, low, high i weightfunc tworzy obiekt dystrybucji zainicjowany na podstawie następujących reguł:
- Jeśli liczba< 1, n = 1, a jako taka jest równoważna domyślnemu konstruktorowi, zawsze generuje zero.
- Jeśli liczba 0, n count = .> Podana d = (wysoka - niska) / n jest większa niż zero, przy użyciu jednolitych podporządków d, każda waga jest przypisywana w następujący sposób:
weight[k] = weightfunc(x), gdzie x = niski + k d / + 2, dla k * = 0, ..., n - 1.
Konstruktor, który ma param_type parametr parm konstruuje obiekt dystrybucji przy użyciu parm jako przechowywanej struktury parametrów.
discrete_distribution::p aram_type
Przechowuje wszystkie parametry dystrybucji.
struct param_type {
typedef discrete_distribution<result_type> distribution_type;
param_type();
// construct using a range of weights, [firstW, lastW)
template <class InputIterator>
param_type(InputIterator firstW, InputIterator lastW);
// construct using an initializer list for range of weights
param_type(initializer_list<double> weightlist);
// construct using unary operation function
template <class UnaryOperation>
param_type(size_t count, double low, double high, UnaryOperation weightfunc);
std::vector<double> probabilities() const;
bool operator==(const param_type& right) const;
bool operator!=(const param_type& right) const;
};
Parametry
firstW
Pierwszy iterator na liście, z którego ma być skonstruowany rozkład.
lastW
Ostatni iterator na liście, z którego należy skonstruować rozkład (bez włączenia, ponieważ iteratory używają pustego elementu na końcu).
lista wag
Initializer_list, z którego należy skonstruować rozkład.
count
Liczba elementów w zakresie dystrybucji. Jeśli liczba jest równa 0, jest to odpowiednik konstruktora domyślnego (zawsze generuje zero).
Niski
Najniższa wartość w zakresie dystrybucji.
wysoki
Najwyższa wartość w zakresie dystrybucji.
weightfunc
Obiekt reprezentujący funkcję prawdopodobieństwa dla rozkładu. Zarówno parametr, jak i wartość zwracana muszą być konwertowane na doublewartość .
Prawy
Obiekt param_type , który ma być porównywany z tym obiektem.
Uwagi
Ten pakiet parametrów można przekazać do , aby operator() wygenerować wartość zwracaną.