discrete_distribution 클래스
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).
낮음
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).
낮음
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.