discrete_distribution 類別

發行項
08/04/2024

產生散整數分佈，其中有統一寬度間隔，且每個間隔中有統一可能性。

語法

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;
   };

參數

IntType
整數結果類型，預設值為 int。如需可能的類型，請參閱 <隨機>。

備註

此取樣分佈有統一寬度間隔，且每個間隔中有統一可能性。如需其他取樣分佈的資訊，請參閱 piecewise_linear_distribution 類別和 piecewise_constant_distribution 類別。

下表提供各個成員的文章連結：

discrete_distribution
param_type

屬性函式 vector<double> probabilities() 會傳回每個產生之整數的個別可能性。

如需散發類別及其成員的詳細資訊，請參閱 <隨機>。

範例

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

需求

標頭：<random>

命名空間：std

discrete_distribution::discrete_distribution

建構分佈。

// 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);

參數

firstW
要建構分佈的清單中的第一個迭代器。

lastW
要建構分佈的清單中的最後一個迭代器 (非內含，因為迭代器針對結尾使用空的項目)。

weightlist
要建構分佈的 initializer_list。

計數
分佈範圍中的元素數目。若 count==0，則相當於預設建構函式 (一律產生零)。

low
分佈範圍中的最低值。

high
分佈範圍中的最高值。

weightfunc
表示分佈的可能性函式的物件。參數和傳回值都必須可以轉換為 double。

parm
用來建構分佈的 param_type 結構。

備註

預設建構函式會建構其中儲存的可能性值具有一個項目，且該項目具有值 1 的物件。這會導致分佈一律產生零。

如果是具有 firstW 和 lastW 參數的迭代器範圍建構函式，其會使用加權值來建構分佈物件，這些加權值是取自間隔序列 [firstW, lastW) 的迭代器。

具有 weightlist 參數的初始化運算式清單建構函式會從初始化表達式清單加權清單建構具有權數的散發物件。

如果是具有 count、low、high 和 weightfunc 參數的建構函式，其會根據下列規則建構初始化的分佈物件：

如果 count< 1、 n = 1，因此相當於預設建構函式，一律會產生零。
如果 count> 0，則為 n = count。 提供 d = （高 - 低） / n 大於零，使用 d 統一子範圍，每個權數會指派如下：weight[k] = weightfunc(x)，其中 x = low + k d d + / 2，適用於 k * = 0， ...， n - 1。

如果是具有 param_type 參數 parm 的建構函式，其會使用 parm 作為預存參數結構來建構分佈物件。

discrete_distribution::param_type

儲存分佈的所有參數。

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;
   };

參數

firstW
要建構分佈的清單中的第一個迭代器。

lastW
要建構分佈的清單中的最後一個迭代器 (非內含，因為迭代器針對結尾使用空的項目)。

weightlist
要建構分佈的 initializer_list。

計數
分佈範圍中的元素數目。若 count 為 0，此項目就相當於預設建構函式 (一律產生零)。

low
分佈範圍中的最低值。

high
分佈範圍中的最高值。

weightfunc
表示分佈的可能性函式的物件。參數和傳回值都必須可以轉換為 double。

right
要與這個項目比較的 param_type 物件。

備註

這個參數套件可以傳遞至 operator() 以產生傳回值。

另請參閱

共用方式為

discrete_distribution 類別

語法

參數

備註

範例

需求

discrete_distribution::discrete_distribution

參數

備註

discrete_distribution::param_type

參數

備註

另請參閱

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