C ++ 11 มอบทางเลือกใหม่มากมายให้กับrandomคุณ เอกสารที่เป็นที่ยอมรับในหัวข้อนี้จะเป็นN3551 การสร้างหมายเลขสุ่มใน C ++ 11
เพื่อดูว่าทำไมใช้rand()อาจเป็นปัญหาได้ดูแรนด์ () พิจารณาอันตรายวัสดุที่นำเสนอโดยสเตฟานตัน Lavavejได้รับในช่วงGoingNative 2013เหตุการณ์ สไลด์อยู่ในการแสดงความคิดเห็น แต่ที่นี่คือการเชื่อมโยงโดยตรง
ฉันยังครอบคลุมboostรวมถึงการใช้งานrandเนื่องจากรหัสดั้งเดิมอาจยังต้องการการสนับสนุน
ตัวอย่างด้านล่างกลั่นจากไซต์ cppreference และใช้เครื่องยนต์std :: mersenne_twister_engineและstd :: uniform_real_distributionซึ่งสร้างตัวเลขใน[0,10)ช่วงเวลาโดยมีเอ็นจินและการแจกแจงแสดงความคิดเห็น ( ดูสด ):
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <string>
#include <map>
#include <random>
int main()
{
std::random_device rd;
//
// Engines
//
std::mt19937 e2(rd());
//std::knuth_b e2(rd());
//std::default_random_engine e2(rd()) ;
//
// Distribtuions
//
std::uniform_real_distribution<> dist(0, 10);
//std::normal_distribution<> dist(2, 2);
//std::student_t_distribution<> dist(5);
//std::poisson_distribution<> dist(2);
//std::extreme_value_distribution<> dist(0,2);
std::map<int, int> hist;
for (int n = 0; n < 10000; ++n) {
++hist[std::floor(dist(e2))];
}
for (auto p : hist) {
std::cout << std::fixed << std::setprecision(1) << std::setw(2)
<< p.first << ' ' << std::string(p.second/200, '*') << '\n';
}
}
เอาต์พุตจะคล้ายกับที่แสดงต่อไปนี้:
0 ****
1 ****
2 ****
3 ****
4 *****
5 ****
6 *****
7 ****
8 *****
9 ****
ผลลัพธ์จะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับการกระจายที่คุณเลือกดังนั้นถ้าเราตัดสินใจใช้std :: normal_distributionด้วยค่าของ2ทั้งmeanและstddevเช่นdist(2, 2)แทน output จะคล้ายกับสิ่งนี้ ( ดูสด ):
-6
-5
-4
-3
-2 **
-1 ****
0 *******
1 *********
2 *********
3 *******
4 ****
5 **
6
7
8
9
ต่อไปนี้เป็นรุ่นที่แก้ไขของรหัสบางส่วนที่นำเสนอในN3551( ดูสด ):
#include <algorithm>
#include <array>
#include <iostream>
#include <random>
std::default_random_engine & global_urng( )
{
static std::default_random_engine u{};
return u ;
}
void randomize( )
{
static std::random_device rd{};
global_urng().seed( rd() );
}
int main( )
{
// Manufacture a deck of cards:
using card = int;
std::array<card,52> deck{};
std::iota(deck.begin(), deck.end(), 0);
randomize( ) ;
std::shuffle(deck.begin(), deck.end(), global_urng());
// Display each card in the shuffled deck:
auto suit = []( card c ) { return "SHDC"[c / 13]; };
auto rank = []( card c ) { return "AKQJT98765432"[c % 13]; };
for( card c : deck )
std::cout << ' ' << rank(c) << suit(c);
std::cout << std::endl;
}
ผลลัพธ์จะคล้ายกับ:
5H 5 วินาทีเป็น 9 วินาที 4D 6 H TH 6D KH 2 วินาที QS 9 H 8 H 3D KC TD 7H 2D KS 3C TC 7D 4C QH QC QD JD AH JC AC KD 9D 5C 2 H 4H 9C 8C JH 5D 4 วินาที 7C โฆษณา 3 วินาที 8 วินาที TS 7S 6S
การส่งเสริม
แน่นอนBoost.Randomเป็นตัวเลือกเสมอเช่นกันที่นี่ฉันใช้boost :: random :: uniform_real_distribution :
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <string>
#include <map>
#include <boost/random/mersenne_twister.hpp>
#include <boost/random/uniform_real_distribution.hpp>
int main()
{
boost::random::mt19937 gen;
boost::random::uniform_real_distribution<> dist(0, 10);
std::map<int, int> hist;
for (int n = 0; n < 10000; ++n) {
++hist[std::floor(dist(gen))];
}
for (auto p : hist) {
std::cout << std::fixed << std::setprecision(1) << std::setw(2)
<< p.first << ' ' << std::string(p.second/200, '*') << '\n';
}
}
แรนด์ ()
หากคุณต้องใช้งานrand()เราสามารถไปที่C FAQสำหรับคำแนะนำเกี่ยวกับฉันจะสร้างตัวเลขสุ่มแบบลอยตัวได้อย่างไร ซึ่งโดยทั่วไปให้ตัวอย่างที่คล้ายกับสิ่งนี้เพื่อสร้างช่วงเวลา[0,1):
#include <stdlib.h>
double randZeroToOne()
{
return rand() / (RAND_MAX + 1.);
}
และเพื่อสร้างตัวเลขสุ่มในช่วงจาก[M,N):
double randMToN(double M, double N)
{
return M + (rand() / ( RAND_MAX / (N-M) ) ) ;
}