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std::extreme_value_distribution

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(C++20)
 
伪随机数生成
 
std::extreme_value_distribution
 
定义在头文件 <random> 中
template< class RealType = double >
class extreme_value_distribution;
 (自 C++11 起)

根据 广义极值分布 (也称为 Gumbel Type I、对数 Weibull、Fisher-Tippett Type I) 生成随机数。

p(x;a,b) =
1
b
 exp⎛
⎜
⎝
a-x
b
 - exp⎛
⎜
⎝
a-x
b
⎞
⎟
⎠⎞
⎟
⎠

std::extreme_value_distribution 满足 RandomNumberDistribution 的所有要求。

内容

[edit] 模板参数

RealType - 生成器生成的結果类型。如果这不是 float、double 或 long double 中的一种，则效果未定义。

[edit] 成员类型

成员类型 定义
result_type (C++11) RealType
param_type (C++11) 参数集的类型，请参见 RandomNumberDistribution。

[edit] 成员函数

(C++11)
 构造新的分布
(公共成员函数) [edit]
(C++11)
 重置分布的内部状态
(公共成员函数) [edit]
生成
(C++11)
 在分布中生成下一个随机数
(公共成员函数) [edit]
特性
(C++11)
 返回分布参数
(公共成员函数) [edit]
(C++11)
 获取或设置分布参数对象
(公共成员函数) [edit]
(C++11)
 返回可能生成的最小值
(公共成员函数) [edit]
(C++11)
 返回可能生成的最大值
(公共成员函数) [edit]

[edit] 非成员函数

(C++11)(C++11)(在 C++20 中移除)
 比较两个分布对象
(函数) [edit]
(C++11)
 对伪随机数分布执行流输入和输出
(函数模板) [edit]

[edit] 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, class Seq>
void draw_vbars(Seq&& s, const bool DrawMinMax = true)
{
    static_assert(0 < Height and 0 < BarWidth and 0 <= Padding and 0 <= Offset);
 
    auto cout_n = [](auto&& v, int n = 1)
    {
        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 (typedef decltype(*std::cbegin(s)) V; V e : s)
        qr.push_back(std::div(std::lerp(V(0), 8 * Height,
                                        (e - *min) / (*max - *min)), 8));
 
    for (auto h{Height}; h-- > 0; cout_n('\n'))
    {
        cout_n(' ', Offset);
 
        for (auto dv : qr)
        {
            const auto q{dv.quot}, r{dv.rem};
            unsigned char d[]{0xe2, 0x96, 0x88, 0}; // Full Block: '█'
            q < h ? d[0] = ' ', d[1] = 0 : q == h ? d[2] -= (7 - r) : 0;
            cout_n(d, BarWidth), cout_n(' ', Padding);
        }
 
        if (DrawMinMax && Height > 1)
            Height - 1 == h ? std::cout << "┬ " << *max:
                          h ? std::cout << "│ "
                            : std::cout << "┴ " << *min;
    }
}
 
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)
        if (const float x = p * (1.0f / norm); 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

               ████ ▅▅▅▅                                                        ┬ 0.2186
               ████ ████                                                        │
          ▁▁▁▁ ████ ████ ▇▇▇▇                                                   │
          ████ ████ ████ ████                                                   │
          ████ ████ ████ ████ ▆▆▆▆                                              │
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     ▄▄▄▄ ████ ████ ████ ████ ████ ████ ▃▃▃▃                                    │
▁▁▁▁ ████ ████ ████ ████ ████ ████ ████ ████ ▆▆▆▆ ▃▃▃▃ ▂▂▂▂ ▁▁▁▁ ▁▁▁▁ ▁▁▁▁ ▁▁▁▁ ┴ 0.0005
 -5   -4   -3   -2   -1    0    1    2    3    4    5    6    7    8    9   10

[edit] 外部链接

Weisstein, Eric W. "极值分布." 来自 MathWorld - Wolfram 网页资源。
摘自 "https://cppreference.cn/mwiki/index.php?title=cpp/numeric/random/extreme_value_distribution&oldid=160839"