uniform_int_distribution, classe

Article
06/09/2015

Génère une distribution d'entiers uniforme (toutes les valeurs ont le même degré de probabilité) dans une plage de sortie qui est inclusive-inclusive.

template<class IntType = int> class uniform_int_distribution { public:     // types     typedef IntType result_type;     struct param_type;     // constructors and reset functions     explicit uniform_int_distribution(IntType a = 0, IntType b = numeric_limits<IntType>::max());     explicit uniform_int_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; };

Paramètres

IntType
Le type des résultats entiers est int par défaut. Pour plus d'informations sur les types possibles, voir <random>.

Notes

La classe de modèle décrit une distribution inclusive-inclusive qui produit des valeurs d'un type intégral spécifié par l'utilisateur avec une distribution pour que toutes les valeurs aient le même degré de probabilité. Le tableau suivant contient des liens vers des articles sur différents membres.

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

Le membre de propriété a() retourne la limite minimale de la distribution stockée actuellement, tandis que b() retourne la limite maximale stockée actuellement. Pour cette classe de distribution, ces valeurs minimales et maximales sont les mêmes que celles retournées par les fonctions de propriété courantes min() et max() décrites dans la rubrique <random>.

Pour plus d'informations sur les classes de distribution et leurs membres, voir <random>.

Exemple

// compile with: /EHsc /W4
#include <random> 
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <string>
#include <map>

void test(const int a, const int 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_int_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<int, int> histogram;
    for (int i = 0; i < s; ++i) {
        ++histogram[distr(gen)];
    }

    // print results
    std::cout << "Distribution for " << s << " samples:" << std::endl;
    for (const auto& elem : histogram) {
        std::cout << std::setw(5) << elem.first << ' ' << std::string(elem.second, ':') << std::endl;
    }
    std::cout << std::endl;
}

int main()
{
    int a_dist = 1;
    int b_dist = 10;

    int samples = 100;

    std::cout << "Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values." << std::endl;
    std::cout << "Enter an integer value for the lower bound of the distribution: ";
    std::cin >> a_dist;
    std::cout << "Enter an integer 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);
}

Sortie

Configuration requise

En-tête : <random>

Espace de noms : std

Voir aussi

Référence

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