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
Comentários
Brevemente: Ao longo de 2024, vamos descontinuar progressivamente o GitHub Issues como mecanismo de feedback para conteúdos e substituí-lo por um novo sistema de feedback. Para obter mais informações, veja: https://aka.ms/ContentUserFeedback.
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