discrete_distribution 類別

發行項
10/12/2023

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運算式清單 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，適用于 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

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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

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