std::extreme_value_distribution
来自cppreference.com
定义于头文件 <random>
|
||
template< class RealType = double > class extreme_value_distribution; |
(C++11 起) | |
生成服从极值分布(又称为耿贝尔 I 型、对数威布尔、费舍尔蒂皮特 II 型)的随机数:
- p(x;a,b) =
exp⎛1 b
⎜
⎝
- exp⎛a-x b
⎜
⎝
⎞a-x b
⎟
⎠⎞
⎟
⎠
std::extreme_value_distribution
满足随机数分布 (RandomNumberDistribution) 的所有要求。
模板形参
RealType | - | 生成器所生成的结果类型。若它不是 float 、 double 或 long double 之一则效果未定义。
|
成员类型
成员类型 | 定义 |
result_type
|
RealType |
param_type
|
参数集的类型,见随机数分布 (RandomNumberDistribution) 。 |
成员函数
构造新分布 (公开成员函数) | |
重置分布的内部状态 (公开成员函数) | |
生成 | |
生成分布中的下个随机数 (公开成员函数) | |
特征 | |
返回分布参数 (公开成员函数) | |
获取或设置随机参数对象 (公开成员函数) | |
返回最小的潜在生成值 (公开成员函数) | |
返回最大的潜在生成值 (公开成员函数) |
非成员函数
比较两个分布对象 (函数) | |
执行伪随机数分布的流输入和输出 (函数模板) |
示例
运行此代码
#include <algorithm> #include <cmath> #include <iomanip> #include <iostream> #include <map> #include <random> #include <vector> template<int Height = 5, int BarWidth = 1, int Padding = 1, int Offset = 0, bool MinMax = true, class S> void draw_vbars(S const& s) { static_assert((Height > 0) && (BarWidth > 0) && (Padding >= 0) && (Offset >= 0)); const auto repeat_cout = [](auto const& v, int n) { while (n-- > 0) std::cout << v; }; const auto [min, max] = std::minmax_element(std::cbegin(s), std::cend(s)); std::vector<std::div_t> qr; for (float e : s) { qr.push_back(std::div(std::lerp(0.f, Height * 8 , (e - *min) / (*max - *min)), 8)); } for (auto h{Height}; h-- > 0 ;) { repeat_cout(' ', Offset); for (auto [q, r] : qr) { char d[] = "█"; // == { 0xe2, 0x96, 0x88, 0 } if (q < h) { repeat_cout(' ', BarWidth); } else { if (q == h) { d[2] -= (7 - r); } repeat_cout(d, BarWidth); } repeat_cout(' ', Padding); } if (MinMax && Height > 1) { std::cout << "│"; if (h == Height - 1) std::cout << " " << *max; else if (h == 0) std::cout << " " << *min; } std::cout << '\n'; } } int main() { std::random_device rd{}; std::mt19937 gen{rd()}; std::extreme_value_distribution<> d{-1.618f, 1.618f}; const int norm = 10'000; const float cutoff = 0.000'3f; std::map<int, int> hist{}; for(int n=0; n<norm; ++n) { ++hist[std::round(d(gen))]; } std::vector<float> bars; std::vector<int> indices; for(const auto [n,p] : hist) { float x = p*(1.0f/norm); if (x > cutoff) { bars.push_back(x); indices.push_back(n); } } draw_vbars<8,4>(bars); for (int n : indices) { std::cout << " " << std::setw(2) << n << " "; } std::cout << '\n'; }
可能的输出:
████ ▂▂▂▂ │ 0.2227 ████ ████ │ ████ ████ ▆▆▆▆ │ ████ ████ ████ ████ │ ████ ████ ████ ████ ▅▅▅▅ │ ████ ████ ████ ████ ████ ▂▂▂▂ │ ▄▄▄▄ ████ ████ ████ ████ ████ ████ ▂▂▂▂ │ ▁▁▁▁ ████ ████ ████ ████ ████ ████ ████ ████ ▆▆▆▆ ▃▃▃▃ ▂▂▂▂ ▁▁▁▁ ▁▁▁▁ ▁▁▁▁ ▁▁▁▁ │ 0.0006 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
外部链接
Weisstein, Eric W. “极值分布”来自 MathWorld--A Wolfram Web Resource 。