discrete_distribution 클래스

  • 아티클

각 간격의 확률이 균일하고 폭이 균등한 간격이 있는 이산 정수 분포를 생성합니다.

구문

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;
   };

매개 변수

IntType
정수 결과 형식으로, 기본적으로 int로 지정되어 있습니다. 가능한 형식은 임>의 형식을 참조하세요<.

설명

이 표본 분포에는 각 간격의 확률이 균일하고 폭이 균등한 간격이 있습니다. 샘플링 분포에 대한 자세한 내용은 piecewise_linear_distribution 클래스 및 piecewise_constant_distribution 클래스를 참조하세요.

다음 테이블은 개별 멤버에 대한 문서와 연결되어 있습니다.

discrete_distribution
param_type

속성 함수 vector<double> probabilities()는 생성된 각 정수에 대한 개별 확률을 반환합니다.

배포 클래스 및 해당 멤버에 대한 자세한 내용은 임>의 클래스를 참조<하세요.

예시

// 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 ::::::::::::::::::::::::::::::::::::

요구 사항

헤더:<random>

네임스페이스: std

discrete_distribution::discrete_distribution

분포를 생성합니다.

// 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);

매개 변수

firstW
분포를 생성할 목록의 첫 번째 반복기입니다.

lastW
분포를 생성할 목록의 마지막 반복기입니다(반복기는 끝에 빈 요소를 사용하기 때문에 제외됨).

weightlist
분포를 생성할 initializer_list입니다.

count
분포 범위의 요소 수입니다. count==0이면 기본 생성자와 동일합니다(항상 0 생성).

low
분포 범위의 가장 작은 값입니다.

high
분포 범위의 가장 큰 값입니다.

weightfunc
분포의 확률 함수를 나타내는 개체입니다. 매개 변수와 반환 값은 둘 다 double로 변환할 수 있어야 합니다.

parm
분포를 생성하는 데 사용되는 param_type 구조체입니다.

설명

기본 생성자는 저장된 확률 값에 값이 1인 요소가 있는 개체를 생성합니다. 그러면 0을 항상 생성하는 분포가 됩니다.

firstW 및 lastW 매개 변수가 포함된 반복기 범위 생성자는 간격 시퀀스 [firstW, lastW)에 대해 반복기에서 가져온 가중치 값을 사용하여 분포 개체를 생성합니다.

weightlist 매개 변수가 있는 이니셜라이저 목록 생성자는 이니셜라이저 목록 가중치 목록의 가중치를 사용하여 배포 개체를 생성합니다.

count, low, high 및 weightfunc 매개 변수가 포함된 생성자는 다음 규칙에 따라 초기화된 분포 개체를 생성합니다.

  • count< 1, n = 1이면 항상 0을 생성하는 기본 생성자와 동일합니다.
  • 개수 0인 경우 n = 개수입니다.> 제공된 d = (high - low) / n이 0보다 크면 d 균일 하위 범위에서 각 가중치는 다음과 weight[k] = weightfunc(x)같이 할당됩니다. 여기서 x = low + k * d d + / 2, for k = 0, ..., n - 1.

param_type 매개 변수 parm이 포함된 생성자는 parm을 사용하여 분포 개체를 저장된 매개 변수 구조체로 생성합니다.

discrete_distribution::param_type

분포의 모든 매개 변수를 저장합니다.

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;
   };

매개 변수

firstW
분포를 생성할 목록의 첫 번째 반복기입니다.

lastW
분포를 생성할 목록의 마지막 반복기입니다(반복기는 끝에 빈 요소를 사용하기 때문에 제외됨).

weightlist
분포를 생성할 initializer_list입니다.

count
분포 범위의 요소 수입니다. count가 0이면 기본 생성자와 같습니다(항상 0 생성).

low
분포 범위의 가장 작은 값입니다.

high
분포 범위의 가장 큰 값입니다.

weightfunc
분포의 확률 함수를 나타내는 개체입니다. 매개 변수와 반환 값은 둘 다 double로 변환할 수 있어야 합니다.

right
이 매개 변수와 비교할 param_type 개체입니다.

설명

이 매개 변수 패키지를 operator()에 전달하여 반환 값을 생성할 수 있습니다.

참고 항목

<random>