Classe piecewise_constant_distribution
Gera uma distribuição em trechos que tem intervalos com largura variável e probabilidade uniforme em cada intervalo.
Sintaxe
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<result_type> intervals, UnaryOperation weightfunc);
template <class UnaryOperation>
piecewise_constant_distribution(
size_t count, result_type xmin, result_type 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 encontrar os tipos possíveis, confira <random>.
Comentários
Essa distribuição de amostragem tem intervalos de largura variável e probabilidade uniforme em cada intervalo. Para obter mais informações sobre outras distribuições de amostragem, consulte piecewise_linear_distribution Class e discrete_distribution.
A tabela a seguir contém links para artigos sobre cada um dos membros:
piecewise_constant_distribution
param_type
A função da propriedade intervals() retorna um vector<result_type> com o conjunto de intervalos armazenados da distribuição.
A função da propriedade densities() retorna um vector<result_type> com as densidades armazenadas para cada conjunto de intervalos. Essas densidades são calculadas de acordo com os pesos indicados nos parâmetros do construtor.
O membro da propriedade param() define ou retorna o pacote de parâmetros de distribuição armazenado param_type.
As funções membro min() e max() retornam o menor resultado possível e o maior resultado possível, respectivamente.
A função membro reset() descarta qualquer valor armazenado em cache, de forma que o resultado da próxima chamada para operator() não dependerá dos valores obtidos do mecanismo antes da chamada.
As funções membro operator() retornam o próximo valor gerado com base no mecanismo URNG, do pacote de parâmetros atual ou do pacote de parâmetros especificado.
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);
// 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);
}
Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values.
Enter an integer value for the sample count: 100
min() == 0
max() == 15
intervals (index: interval):
0: 0.0000000000
1: 1.0000000000
2: 6.0000000000
3: 15.0000000000
densities (index: density):
0: 0.0625000000
1: 0.0625000000
2: 0.0694444444
Distribution for 100 samples:
0-1 :::::::
1-2 ::::::
2-3 :::::
3-4 ::::::
4-5 :::::::
5-6 ::::::
6-7 :::
7-8 ::::::::::
8-9 ::::::
9-10 ::::::::::::
10-11 :::::
11-12 ::::::
12-13 :::::::::
13-14 ::::
14-15 ::::::::
Requisitos
Cabeçalho:<random>
Namespace: std
piecewise_constant_distribution::piecewise_constant_distribution
Constrói a distribuição.
// default constructor
piecewise_constant_distribution();
// constructs using a range of intervals, [firstI, lastI), with
// matching weights starting at firstW
template <class InputIteratorI, class InputIteratorW>
piecewise_constant_distribution(InputIteratorI firstI, InputIteratorI lastI, InputIteratorW firstW);
// constructs using an initializer list for range of intervals,
// with weights generated by function weightfunc
template <class UnaryOperation>
piecewise_constant_distribution(initializer_list<RealType>
intervals, UnaryOperation weightfunc);
// constructs using an initializer list for range of count intervals,
// distributed uniformly over [xmin,xmax] with weights generated by function weightfunc
template <class UnaryOperation>
piecewise_constant_distribution(size_t count, RealType xmin, RealType xmax, UnaryOperation weightfunc);
// constructs from an existing param_type structure
explicit piecewise_constant_distribution(const param_type& parm);
Parâmetros
firstI
Um iterador de entrada do primeiro elemento no intervalo de distribuição.
lastI
Um iterador de entrada do último elemento no intervalo de distribuição.
firstW
Um iterador de entrada do primeiro elemento no intervalo de pesos.
intervals
Uma initializer_list com os intervalos da distribuição.
count
O número de elementos no intervalo de distribuição.
xmin
O valor mais baixo no intervalo de distribuição.
xmax
O valor mais alto no intervalo de distribuição. Deve ser maior que xmin.
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 do parâmetro usada para construir a distribuição.
Comentários
O construtor padrão define os parâmetros armazenados de modo que haja um intervalo, 0 a 1, com uma densidade de probabilidade de 1.
O construtor do intervalo do iterador
template <class InputIteratorI, class InputIteratorW>
piecewise_constant_distribution(InputIteratorI firstI, InputIteratorI lastI,
InputIteratorW firstW);
constrói um objeto de distribuição com intervalos de iteradores sobre a sequência [firstI, lastI) e uma sequência de peso correspondente começando em firstW.
O construtor da lista do inicializador
template <class UnaryOperation>
piecewise_constant_distribution(initializer_list<result_type>
intervals,
UnaryOperation weightfunc);
constrói um objeto de distribuição com intervalos da lista intervals do inicializador e pesos gerados da função weightfunc.
O construtor definido como
template <class UnaryOperation>
piecewise_constant_distribution(size_t count, result_type xmin, result_type xmax,
UnaryOperation weightfunc);
constrói um objeto de distribuição com intervalos count distribuídos uniformemente por [xmin,xmax], atribuindo a cada intervalo pesos de acordo com a função weightfunc e weightfunc deve aceitar um parâmetro e ter um valor retornado, sendo que ambos podem ser convertidos em double. Pré-condição:xmin < xmax
O construtor definido como
explicit piecewise_constant_distribution(const param_type& parm);
constrói um objeto de distribuição usando parm como estrutura de parâmetro armazenada.
piecewise_constant_distribution::param_type
Armazena todos os parâmetros da distribuição.
struct param_type {
typedef piecewise_constant_distribution<result_type> distribution_type;
param_type();
template <class IterI, class IterW>
param_type(IterI firstI, IterI lastI, IterW firstW);
template <class UnaryOperation>
param_type(size_t count, result_type xmin, result_type xmax, UnaryOperation weightfunc);
std::vector<result_type> densities() const;
std::vector<result_type> intervals() const;
bool operator==(const param_type& right) const;
bool operator!=(const param_type& right) const;
};
Parâmetros
Consulte os parâmetros do construtor para o piecewise_constant_distribution.
Comentários
Pré-condição:xmin < xmax
Essa estrutura pode ser enviada ao construtor de classe de distribuição na instanciação, para a função de membro param() para definir os parâmetros armazenados de uma distribuição existente e para operator() a ser usado no lugar dos parâmetros armazenados.
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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