uniform_real_distribution — Klasa

Generuje jednolity (każda wartość jest tak samo prawdopodobnego) zmiennoprzecinkowych dystrybucji w ramach zakresu danych wyjściowych, który jest wraz z wartościami granicznymi wykluczają.

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; };

Parametry

• RealType
  Typ wyniku zmiennoprzecinkowych, wartość domyślna to double.Dla typów możliwych, zobacz <random>.

Uwagi

Klasa szablonu opisuje dystrybucji wraz z wartościami granicznymi wykluczają tworzącego wartości zmiennoprzecinkowych typu punktu z rozkładu, tak aby każda wartość jest tak samo prawdopodobne Całka określony przez użytkownika.Poniższe łącza tabeli do artykułów dotyczących poszczególnych elementów.

uniform_real_distribution::uniform_real_distribution	uniform_real_distribution::a	uniform_real_distribution::param
uniform_real_distribution::operator()	uniform_real_distribution::b	uniform_real_distribution::param_type

Element członkowski właściwości a() Zwraca obecnie przechowywane minimalna granica dystrybucji, aż b() Zwraca obecnie przechowywane granica maksymalna.Ta klasa dystrybucji te wartości minimalnej i maksymalnej są takie same jak zwrócony przez typowe funkcje właściwości min() i max() opisane w < losowe > tematu.

Aby uzyskać więcej informacji na temat klasy dystrybucji i ich elementy członkowskie zobacz <random>.

Przykład

 

// 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);
}

Dane wyjściowe

Wymagania

Nagłówek: < losowe >

Przestrzeń nazw: std

Zobacz też

Informacje

<random>