std::generate_canonical

 

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位运算
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随机数分布 均匀分布 uniform_int_distribution (C++11) uniform_real_distribution (C++11) generate_canonical (C++11) 伯努利分布 bernoulli_distribution (C++11) binomial_distribution (C++11) negative_binomial_distribution (C++11) geometric_distribution (C++11) 泊松分布 poisson_distribution (C++11) exponential_distribution (C++11) gamma_distribution (C++11) weibull_distribution (C++11) extreme_value_distribution (C++11) 正态分布 normal_distribution (C++11) lognormal_distribution (C++11) chi_squared_distribution (C++11) cauchy_distribution (C++11) fisher_f_distribution (C++11) student_t_distribution (C++11) 抽样分布 discrete_distribution (C++11) piecewise_constant_distribution (C++11) piecewise_linear_distribution (C++11)

 

定义在头文件 <random> 中
template< class RealType, std::size_t Bits, class Generator > RealType generate_canonical( Generator& g );		(自 C++11 起)

生成范围 [​0​, 1) 中的随机浮点数。

为了生成足够的熵，generate_canonical() 将会精确地调用 g() \(\small k\)k 次，其中 \(\small k = \max(1, \lceil \frac{b}{\log_2 R} \rceil)\)k = max(1, ⌈ b / log
2 R ⌉) 且

• b = std::min(Bits, std::size_t {std::numeric_limits<RealType>::digits}),
• R = g.max() - g.min() + 1.

参数

g

-

用于获取熵的生成器

返回值

范围 [​0​, 1) 中的浮点值。

异常

除了由 g 引发的异常之外，没有其他异常。

备注

一些现有的实现存在一个错误，其中如果 RealType 是 float，它们可能会偶尔返回 1.0 GCC #63176 LLVM #18767 MSVC STL #1074。这是 LWG 问题 2524。

示例

生成具有 10 位随机性的随机数：这可能只生成 k * R 个不同的值。

运行此代码

#include <iostream>
#include <random>
 
int main()
{
    std::random_device rd;
    std::mt19937 gen(rd());
    for (int n = 0; n < 10; ++n)
        std::cout << std::generate_canonical<double, 10>(gen) << ' ';
    std::cout << '\n';
}

可能的输出

0.208143 0.824147 0.0278604 0.343183 0.0173263 0.864057 0.647037 0.539467 0.0583497 0.609219

参见

uniform_real_distribution (C++11)

产生在范围内均匀分布的实数值 (类模板)