C/C++基礎----隨機數分佈和隨機數引擎
阿新 • • 發佈：2018-12-28
隨機數分佈
除了伯努利分佈，其他都是模板，接收單個型別引數，指出分佈生成的結果型別。
均勻分佈 uniform_int_distribution<IntT> u(m, n); uniform_real_distribution<RealT> u(m, n); m預設0，n預設IntT物件可以表示的最大值；m預設0.0，n預設1.0 伯努利分佈 Bernoulli_distribution b(p);//以概率p生成true，預設0.5 Bernoulli_distribution<IntT> b(t, p);//分佈的取樣大小為整型值t。t預設1，p預設0.5 geometric_distribution<IntT> g(p);//每次試驗成功概率為p，預設0.5 negative_binomial_distribution<IntT> nb(k, p);//k次試驗成功概率為p。k預設1，p預設0.5 泊松分佈 poisson_distribution<IntT> p(x);//均值為double值x exponential_distribution<RealT> e<lam);//指數分佈，lambda浮點值，預設1.0 gamma_distribution<RealT> g(a, b);//形狀引數為a，尺度引數為b，預設均為1.0 weibull_distribution<RealT> w(a, b);// 形狀引數為a，尺度引數為b，預設均為1.0 extrme_value_distribution<RealT> e(a, b);//a的預設值為0.0，b預設1.0 正態分佈 normal_distribution<RealT> n(m, s);//均值m，標準差s；預設0.0，1.0 lognormal_distribution<RealT> ln(m, s);// chi_squared_distribution<RealT> c(x);//自由度x，預設1.0 cauchy_distribution<RealT> c(a, b);//位置引數a和尺度引數b預設分別0.0，1.0 fisher_f_distribution<RealT> f(m, n);//自由度為m和n，預設值均為1 student_t_distribution<RealT> s(n);//自由度為n，預設值1 抽樣分佈 discrete_distribution<IntT> d(i, j); discrete_distribution<IntT> d(il); i和j是權重序列的輸入迭代器，il是權重的花括號列表。權重必須能轉換為double piecewise_constant_distribution<RealT> pc(b, e,w);//b e w輸入迭代器 piecewise_linear_distribution<RealT> pc(b, e,w);//b e w輸入迭代器
隨機數引擎
標準庫定義了3個引擎類和3個引擎介面卡類，都是模板 default_random_engine 來自其他引擎型別的類型別名，目的是用於大多數情況 linear_congruential_engine minstd_rand0的乘數為16807，模為2147483647，增量為0 minstd_rand0的乘數為48271，模為2147483647，增量為0 mersenne_twister_engine mt19937為32位無符號梅森旋轉生成器 mt19937_64為64位無符號梅森旋轉生成器 subtract_with_carry_engine ranlux24_base為32位無符號借位減法生成器 ranlux48_base為64位無符號借位減法生成器 discard_block_engine 引擎介面卡，將其底層引擎的結果丟棄。用要使用的底層引擎、塊大小和舊塊大小來引數化 ranlux24使用ranlux24_base引擎，塊大小223，舊塊23 ranlux48使用ranlux48_base引擎，塊大小389，舊塊11 independent_bits_engine 引擎介面卡，生成指定位數的隨機數。用要使用的底層引擎、結果的位數以及儲存生成的二進位制位的無符號整型型別來引數化。指定位數必須小於指定的無符號型別所能儲存的位數。 shuffle_order_engine 引擎介面卡，返回的就是底層引擎生成的數，但返回的順序不同。用要使用的底層引擎和要混洗的元素數目來引數化。 knuth_b使用minstd_rand0和表達小256