C ++ 11 ti offre molte nuove opzioni con random. L'articolo canonico su questo argomento sarebbe N3551, generazione di numeri casuali in C ++ 11
Per capire perché l'uso rand()può essere problematico, consultare il materiale di presentazione rand () Considerato dannoso di Stephan T. Lavavej, fornito durante l' evento GoingNative 2013 . Le diapositive sono nei commenti ma ecco un link diretto .
Copro anche boostoltre a utilizzare randpoiché il codice legacy potrebbe ancora richiedere il suo supporto.
L'esempio seguente è distillato dal sito cppreference e utilizza il motore std :: mersenne_twister_engine e lo std :: uniform_real_distribution che genera numeri [0,10)nell'intervallo, con altri motori e distribuzioni commentati ( vederlo dal vivo ):
#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';
}
}
l'output sarà simile al seguente:
0 ****
1 ****
2 ****
3 ****
4 *****
5 ****
6 *****
7 ****
8 *****
9 ****
L'output varierà a seconda della distribuzione scelta, quindi se decidessimo di utilizzare std :: normal_distribution con un valore 2sia per mean che per stddev, ad esempio dist(2, 2)invece l'output sarebbe simile a questo ( vederlo dal vivo ):
-6
-5
-4
-3
-2 **
-1 ****
0 *******
1 *********
2 *********
3 *******
4 ****
5 **
6
7
8
9
La seguente è una versione modificata di alcuni dei codici presentati in N3551( vederlo dal vivo ):
#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;
}
I risultati saranno simili a:
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
Incremento
Ovviamente anche Boost.Random è sempre un'opzione, qui sto usando 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';
}
}
rand ()
Se è necessario utilizzarlo rand(), possiamo andare alle domande frequenti C per una guida su Come posso generare numeri casuali in virgola mobile? , che sostanzialmente fornisce un esempio simile a questo per la generazione di un intervallo [0,1):
#include <stdlib.h>
double randZeroToOne()
{
return rand() / (RAND_MAX + 1.);
}
e generare un numero casuale nell'intervallo tra [M,N):
double randMToN(double M, double N)
{
return M + (rand() / ( RAND_MAX / (N-M) ) ) ;
}