C ++ 11 daje wiele nowych opcji random. Artykuł kanoniczny na ten temat to N3551, generowanie liczb losowych w C ++ 11
Aby dowiedzieć się, dlaczego używanie rand()może być problematyczne, zapoznaj się z materiałem prezentacyjnym Rand () „Uważany za szkodliwy” Stephana T. Lavaveja podanym podczas imprezy GoingNative 2013 . Slajdy są w komentarzach, ale tutaj jest bezpośredni link .
Obejmuję również, boosta także używam, randponieważ starszy kod może nadal wymagać jego obsługi.
Poniższy przykład jest oddestylowany ze strony cppreference i używa silnika std :: mersenne_twister_engine i std :: uniform_real_distribution, który generuje liczby w [0,10)przedziale, z innymi silnikami i dystrybucjami skomentowanymi ( zobacz na żywo ):
#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';
}
}
wynik będzie podobny do następującego:
0 ****
1 ****
2 ****
3 ****
4 *****
5 ****
6 *****
7 ****
8 *****
9 ****
Dane wyjściowe będą się różnić w zależności od wybranej dystrybucji, więc jeśli zdecydujemy się na std :: normal_distribution z wartością 2zarówno średnią, jak i stddev, np. Wynikdist(2, 2) będzie podobny do tego ( zobacz na żywo ):
-6
-5
-4
-3
-2 **
-1 ****
0 *******
1 *********
2 *********
3 *******
4 ****
5 **
6
7
8
9
Poniżej znajduje się zmodyfikowana wersja niektórych kodów przedstawionych w N3551( zobacz na żywo ):
#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;
}
Wyniki będą wyglądać podobnie do:
5H 5S AS 9S 4D 6H TH 6D KH 2S QS 9H 8H 3D KC TD 7H 2D KS 3C TC 7D 4C QH QC QD JD AH JC AC KD 9D 5C 2H 4H 9C 8C JH 5D 4S 7C AD 3S 8S TS 2C 8D 3H 6C JS 7S 6S
Podnieść
Oczywiście Boost.Random jest również zawsze opcją, tutaj używam boost :: 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';
}
}
skraj()
Jeśli musisz użyć rand(), możemy przejść do C FAQ, aby uzyskać wskazówki na temat tego, jak wygenerować zmiennoprzecinkowe liczby losowe? , który w zasadzie daje przykład podobny do tego dla generowania interwału [0,1):
#include <stdlib.h>
double randZeroToOne()
{
return rand() / (RAND_MAX + 1.);
}
i wygenerować liczbę losową z zakresu od [M,N):
double randMToN(double M, double N)
{
return M + (rand() / ( RAND_MAX / (N-M) ) ) ;
}