Classe piecewise_constant_distribution

Gera uma distribuição em trechos que tem intervalos com largura variável e probabilidade uniforme em cada intervalo.

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<RealType> intervals, UnaryOperation weightfunc);     template<class UnaryOperation>     piecewise_constant_distribution(size_t count, RealType xmin, RealType 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; };

Parâmetros

• RealType
  O tipo de resultado de ponto flutuante assume double como padrão. Para obter os tipos possíveis, consulte <random>.

Comentários

Essa distribuição de amostragem tem intervalos de largura variável e probabilidade uniforme em cada intervalo. Para saber mais sobre outras distribuições de amostragem, consulte Classe piecewise_linear_distribution e discrete_distribution.

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

piecewise_constant_distribution::piecewise_constant_distribution	piecewise_constant_distribution::intervals	piecewise_constant_distribution::param
piecewise_constant_distribution::operator()	piecewise_constant_distribution::densities	piecewise_constant_distribution::param_type

A função da propriedade intervals() retorna um vector<RealType> com o conjunto de intervalos armazenados da distribuição.

A função da propriedade densities() retorna um vector<RealType> com as densidades armazenadas para cada conjunto de intervalos. Essas densidades são calculadas de acordo com os pesos indicados nos parâmetros do construtor.

Para obter mais informações sobre classes de distribuição e seus membros, consulte <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);

    // 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);
}

Saída

Requisitos

Cabeçalho: <random>

Namespace: std

Consulte também

Referência

<random>

piecewise_linear_distribution