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Classe discrete_distribution

Gera uma distribuição discreta de inteiros que tem intervalos com largura uniforme e probabilidade uniforme em cada intervalo.

Sintaxe

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;
   };

Parâmetros

IntType
O tipo de resultado do inteiro assume int como padrão. Para encontrar os tipos possíveis, confira <random>.

Comentários

Essa distribuição de amostragem tem intervalos de largura uniforme e probabilidade uniforme em cada intervalo. Para obter informações sobre outras distribuições de amostragem, consulte Classe piecewise_linear_distribution e Classe piecewise_constant_distribution.

A tabela a seguir contém links para artigos sobre cada um dos membros:

discrete_distribution
param_type

A função de propriedade vector<double> probabilities() mostra as probabilidades de cada inteiro gerado.

Para obter mais informações sobre as classes de distribuição e seus membros, confira <random>.

Exemplo

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

Requisitos

Cabeçalho:<random>

Namespace: std

discrete_distribution::discrete_distribution

Constrói a distribuição.

// 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);

Parâmetros

firstW
O primeiro iterador na lista do qual a distribuição deve ser construída.

lastW
O último iterador na lista do qual a distribuição deve ser construída (não inclusivo, pois os iteradores usam um elemento vazio no final).

weightlist
O initializer_list do qual construir a distribuição.

count
O número de elementos no intervalo de distribuição. Se count==0, equivalente ao construtor padrão (sempre gera zero).

low
O valor mais baixo no intervalo de distribuição.

high
O valor mais alto no intervalo de distribuição.

weightfunc
O objeto que representa a função de probabilidade para a distribuição. Deve ser possível converter o valor retornado e o parâmetro em double.

parm
A estrutura param_type usada para construir a distribuição.

Comentários

O construtor padrão constrói um objeto cujo valor de probabilidade armazenado possui um elemento com valor 1. Isso resultará em uma distribuição que sempre gera um zero.

O construtor do intervalo do iterador que tem parâmetros firstW e lastW constrói um objeto de distribuição usando valores de peso obtidos dos iteradores na sequência de intervalo [firstW, lastW).

O construtor de lista do inicializador que tem um parâmetro weightlist constrói um objeto de distribuição com pesos da lista do inicializador weightlist.

O construtor que tem os parâmetros count, low, high e weightfunc constrói um objeto de distribuição inicializado com base nessas regras:

  • Se count< 1, n = 1 e, como tal, equivale ao construtor padrão, sempre gerando zero.
  • Se count> 0, n = count. Desde que d = (high - low)/n seja maior que zero, usando os subintervalos d uniformes, cada peso será atribuído como: weight[k] = weightfunc(x), em que x = low + k * d + d/2, para k = 0, ..., n - 1.

O construtor que tem um parâmetro param_typeparm constrói um objeto de distribuição usando parm como a estrutura de parâmetro armazenada.

discrete_distribution::param_type

Armazena todos os parâmetros da distribuição.

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;
   };

Parâmetros

firstW
O primeiro iterador na lista do qual a distribuição deve ser construída.

lastW
O último iterador na lista do qual a distribuição deve ser construída (não inclusivo, pois os iteradores usam um elemento vazio no final).

weightlist
O initializer_list do qual construir a distribuição.

count
O número de elementos no intervalo de distribuição. Se count for 0, ele será equivalente ao construtor padrão (sempre gera zero).

low
O valor mais baixo no intervalo de distribuição.

high
O valor mais alto no intervalo de distribuição.

weightfunc
O objeto que representa a função de probabilidade para a distribuição. Deve ser possível converter o valor retornado e o parâmetro em double.

direita
O objeto param_type a ser comparado a este.

Comentários

Este pacote de parâmetros pode ser passado para operator() para gerar o valor retornado.

Confira também

<random>