piecewise_constant_distribution – třída

Vygeneruje rozdělení střídající se konstanty s různou šířkou intervalů s jednotnou pravděpodobností v každém intervalu.

Syntaxe

template<class RealType = double>
class piecewise_constant_distribution
   {
public:
   // types
   typedef RealType result_type;
   struct param_type;

   // constructor and reset functions
   piecewise_constant_distribution();
   template <class InputIteratorI, class InputIteratorW>
   piecewise_constant_distribution(
       InputIteratorI firstI, InputIteratorI lastI, InputIteratorW firstW);
   template <class UnaryOperation>
   piecewise_constant_distribution(
      initializer_list<result_type> intervals, UnaryOperation weightfunc);
   template <class UnaryOperation>
   piecewise_constant_distribution(
      size_t count, result_type xmin, result_type xmax, UnaryOperation weightfunc);
   explicit piecewise_constant_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<result_type> intervals() const;
   vector<result_type> densities() const;
   param_type param() const;
   void param(const param_type& parm);
   result_type min() const;
   result_type max() const;
   };

Parametry

RealType
Typ výsledku s plovoucí desetinou čárkou double, výchozí hodnota je . Možné typy najdete v náhodném> zobrazení<.

Poznámky

Toto rozdělení vzorkování má intervaly s různou šířkou s jednotnou pravděpodobností v každém intervalu. Informace o jiných distribucích vzorkování najdete v tématu piecewise_linear_distribution Třída a discrete_distribution.

Následující tabulka obsahuje odkazy na články o jednotlivých členech:

piecewise_constant_distribution
param_type

Funkce intervals() vlastnosti vrátí vector<result_type> sadu uložených intervalů rozdělení.

Funkce densities() vlastnosti vrátí hodnotu vector<result_type> s uloženými hustotami pro každou sadu intervalů, které se počítají podle hmotností zadaných v parametrech konstruktoru.

Člen vlastnosti param() nastaví nebo vrátí balíček uložených distribučních param_type parametrů.

max() Členské min() funkce vrátí nejmenší možný výsledek a největší možný výsledek.

Členová reset() funkce zahodí všechny hodnoty uložené v mezipaměti, aby výsledek dalšího volání operator() nezávisel na žádných hodnotách získaných z modulu před voláním.

Členské operator() funkce vrátí další vygenerovanou hodnotu založenou na modulu URNG, a to buď z aktuálního balíčku parametrů, nebo ze zadaného balíčku parametrů.

Další informace o distribučních třídách a jejich členech najdete v náhodném zobrazení><.

Příklad

// 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);

    // Three intervals, non-uniform: 0 to 1, 1 to 6, and 6 to 15
    vector<double> intervals{ 0, 1, 6, 15 };
    // weights determine the densities used by the distribution
    vector<double> weights{ 1, 5, 10 };

    piecewise_constant_distribution<double> distr(intervals.begin(), intervals.end(), weights.begin());

    cout << endl;
    cout << "min() == " << distr.min() << endl;
    cout << "max() == " << distr.max() << endl;
    cout << "intervals (index: interval):" << endl;
    vector<double> i = distr.intervals();
    int counter = 0;
    for (const auto& n : i) {
        cout << fixed << setw(11) << counter << ": " << setw(14) << setprecision(10) << n << endl;
        ++counter;
    }
    cout << endl;
    cout << "densities (index: density):" << endl;
    vector<double> d = distr.densities();
    counter = 0;
    for (const auto& n : d) {
        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 << '-' << elem.first+1 << ' ' << 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() == 15
intervals (index: interval):
          0:   0.0000000000
          1:   1.0000000000
          2:   6.0000000000
          3:  15.0000000000
densities (index: density):
          0:   0.0625000000
          1:   0.0625000000
          2:   0.0694444444
Distribution for 100 samples:
    0-1 :::::::
    1-2 ::::::
    2-3 :::::
    3-4 ::::::
    4-5 :::::::
    5-6 ::::::
    6-7 :::
    7-8 ::::::::::
    8-9 ::::::
    9-10 ::::::::::::
    10-11 :::::
    11-12 ::::::
    12-13 :::::::::
    13-14 ::::
    14-15 ::::::::

Požadavky

Header:<random>

Namespace: std

piecewise_constant_distribution::p iecewise_constant_distribution

Vytvoří distribuci.

// default constructor
piecewise_constant_distribution();

// constructs using a range of intervals, [firstI, lastI), with
// matching weights starting at firstW
template <class InputIteratorI, class InputIteratorW>
piecewise_constant_distribution(InputIteratorI firstI, InputIteratorI lastI, InputIteratorW firstW);

// constructs using an initializer list for range of intervals,
// with weights generated by function weightfunc
template <class UnaryOperation>
piecewise_constant_distribution(initializer_list<RealType>
intervals, UnaryOperation weightfunc);

// constructs using an initializer list for range of count intervals,
// distributed uniformly over [xmin,xmax] with weights generated by function weightfunc
template <class UnaryOperation>
piecewise_constant_distribution(size_t count, RealType xmin, RealType xmax, UnaryOperation weightfunc);

// constructs from an existing param_type structure
explicit piecewise_constant_distribution(const param_type& parm);

Parametry

firstI
Vstupní iterátor prvního prvku v distribučním rozsahu.

lastI
Vstupní iterátor posledního prvku v distribučním rozsahu.

firstW
Vstupní iterátor prvního prvku v rozsahu váhy.

intervaly
Initializer_list s intervaly rozdělení.

count
Počet prvků v distribučním rozsahu.

xmin
Nejnižší hodnota v distribučním rozsahu.

xmax
Nejvyšší hodnota v distribučním rozsahu. Musí být větší než xmin.

weightfunc
Objekt představující funkci pravděpodobnosti rozdělení. Parametr i návratová hodnota musí být konvertibilní na double.

parm
Struktura parametrů používaná k vytvoření rozdělení.

Poznámky

Výchozí konstruktor nastaví uložené parametry tak, aby existoval jeden interval 0 až 1 s hustotou pravděpodobnosti 1.

Konstruktor rozsahu iterátoru

template <class InputIteratorI, class InputIteratorW>
piecewise_constant_distribution(InputIteratorI firstI, InputIteratorI lastI,
    InputIteratorW firstW);

vytvoří distribuční objekt s itnervals z iterátorů přes sekvenci [ , firstIlastI) a odpovídající sekvenci hmotnosti počínaje firstW.

Konstruktor seznamu inicializátoru

template <class UnaryOperation>
piecewise_constant_distribution(initializer_list<result_type>
intervals,
    UnaryOperation weightfunc);

vytvoří distribuční objekt s intervaly z intervalů seznamu inicializátorů a váhy vygenerované z funkce weightfunc.

Konstruktor definovaný jako

template <class UnaryOperation>
piecewise_constant_distribution(size_t count, result_type xmin, result_type xmax,
    UnaryOperation weightfunc);

vytvoří distribuční objekt s intervaly rozdělení rovnoměrně nad [ xmin,xmax], přiřazuje každou hmotnost intervalu podle funkce weightfunc, a weightfunc musí přijmout jeden parametr a mít návratovou hodnotu, z nichž obě jsou konvertibilní na double. Předpoklad: xmin < xmax

Konstruktor definovaný jako

explicit piecewise_constant_distribution(const param_type& parm);

vytvoří distribuční objekt pomocí parm jako uloženou strukturu parametrů.

piecewise_constant_distribution::p aram_type

Uloží všechny parametry distribuce.

struct param_type {
   typedef piecewise_constant_distribution<result_type> distribution_type;
   param_type();
   template <class IterI, class IterW>
   param_type(IterI firstI, IterI lastI, IterW firstW);
   template <class UnaryOperation>
   param_type(size_t count, result_type xmin, result_type xmax, UnaryOperation weightfunc);
   std::vector<result_type> densities() const;
   std::vector<result_type> intervals() const;

   bool operator==(const param_type& right) const;
   bool operator!=(const param_type& right) const;
   };

Parametry

Viz parametry konstruktoru pro piecewise_constant_distribution.

Poznámky

Předpoklad: xmin < xmax

Tuto strukturu lze předat konstruktoru třídy distribuce v instanci, členské param() funkci nastavit uložené parametry existujícího rozdělení a operator() použít místo uložených parametrů.

Viz také

<náhodný>
piecewise_linear_distribution