bernoulli_distribution 类

生成伯努利分布。

语法

class bernoulli_distribution
   {
public:
   // types
   typedef bool result_type;
   struct param_type;

   // constructors and reset functions
   explicit bernoulli_distribution(double p = 0.5);
   explicit bernoulli_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
   double p() const;
   param_type param() const;
   void param(const param_type& parm);
   result_type min() const;
   result_type max() const;
   };

参数

URNG
均匀随机数生成器引擎。 有关可能的类型，请参阅 <random>。

备注

该类描述了产生 bool 类型的值的分布，根据伯努利分布离散型概率函数进行分布。 下表链接到有关各个成员的文章。

bernoulli_distribution
param_type

属性函数 p() 将返回当前存储的分布参数值 p。

属性成员 param() 将设置或返回 param_type 存储的分布参数包。

min() 和 max() 成员函数将分别返回最小可能结果和最大可能结果。

reset() 成员函数将放弃所有缓存的值，使下一个对 operator() 的调用的结果不取决于在调用之前从引擎获得的任何值。

operator() 成员函数将根据 URNG 引擎，从当前参数包或指定参数包返回下一个生成的值。

有关分布类及其成员的详细信息，请参阅 <random>。

有关伯努利分布离散型概率函数的详细信息，请参阅 Wolfram MathWorld 文章伯努利分布。

示例

// compile with: /EHsc /W4
#include <random>
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <string>
#include <map>

void test(const double p, const int s) {

    // uncomment to use a non-deterministic seed
    //    std::random_device rd;
    //    std::mt19937 gen(rd());
    std::mt19937 gen(1729);

    std::bernoulli_distribution distr(p);

    std::cout << "p == " << distr.p() << std::endl;

    // generate the distribution as a histogram
    std::map<bool, int> histogram;
    for (int i = 0; i < s; ++i) {
        ++histogram[distr(gen)];
    }

    // print results
    std::cout << "Histogram for " << s << " samples:" << std::endl;
    for (const auto& elem : histogram) {
        std::cout << std::boolalpha << std::setw(5) << elem.first << ' ' << std::string(elem.second, ':') << std::endl;
    }
    std::cout << std::endl;
}

int main()
{
    double p_dist = 0.5;
    int samples = 100;

    std::cout << "Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values." << std::endl;
    std::cout << "Enter a double value for p distribution (where 0.0 <= p <= 1.0): ";
    std::cin >> p_dist;
    std::cout << "Enter an integer value for a sample count: ";
    std::cin >> samples;

    test(p_dist, samples);
}

Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values.
Enter a double value for p distribution (where 0.0 <= p <= 1.0): .45
Enter an integer value for a sample count: 100
p == 0.45
Histogram for 100 samples:
false :::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::
true :::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::

要求

标头：<random>

命名空间： std

bernoulli_distribution::bernoulli_distribution

构造分布。

explicit bernoulli_distribution(double p = 0.5);
explicit bernoulli_distribution(const param_type& parm);

参数

p
存储的 p 分布参数。

parm
用于构造分布的 param_type 结构。

注解

前提条件：0.0 ≤ p ≤ 1.0

第一个构造函数将构造一个其存储的 p 值保留值 p 的对象。

第二个构造函数将构造一个从 parm 初始化其存储的参数的对象。 通过调用 param() 成员函数，可获取和设置当前的现有分发参数。

bernoulli_distribution::param_type

包含分布的参数。

struct param_type { typedef bernoulli_distribution distribution_type; param_type(double p = 0.5); double p() const;

bool operator==(const param_type& right) const; bool operator!=(const param_type& right) const; };

参数

p
存储的 p 分布参数。

注解

前提条件：0.0 ≤ p ≤ 1.0

在实例化时，可将此结构传递给分布的类构造函数、传递给 param() 成员函数以设置现有分布的存储参数，并传递给 operator() 以代替存储参数使用。

另请参阅

<random>