我正在尝试学习新的C++0x随机数生成器(26.5)方法，并在符合C++0x的随机数引擎(26.5.1.4)上实现。该标准详细介绍了种子序列所需的接口(interface)，以及如何将它们传递给引擎的构造函数或seed函数。但是，我找不到任何标准接口(interface)来从引擎创建或生成种子序列，从而获取其内部状态。有吗？或者只能通过复制构造/分配或复制初始种子序列在引擎之间复制状态？如果不可能，有谁知道不提供这样的接口(interface)的理由是什么(如果有的话)？ 最佳答案 没有用于从引擎状态生成种子或种子序列的API。然而
下面的代码展示了如何在C++11中随机加倍。每次在这个解决方案中，当我运行这个程序时，结果都是一样的——我不知道为什么？如何更改它以在每次运行程序时获得不同的解决方案？#includeintmain(intargc,char**argv){doublelower_bound=0.;doubleupper_bound=1.;std::uniform_real_distributionunif(lower_bound,upper_bound);std::default_random_enginere;doublea_random_double=unif(re);cout
我正在寻找一种高效的方法来生成随机std::bitset的设定长度。我还希望能够影响1出现在结果中的概率，所以如果概率值设置得足够低，所有结果中只有一小部分甚至会包含1，但仍有可能(但不太可能)导致所有1。它将用于计算量非常大的应用程序，因此欢迎每一种可能的优化。 最佳答案 Bernoullidistribution是单个实验中1或0的概率分布。许多这样的分布式变量的总和给出一个服从均值n*p分布的变量(二项分布)。因此，通过采用n概率为1的伯努利分布位，由p给出，我们得到一个大小为n的位集，并且np位平均设置为1。当然，如果这提供
在answerstothisotherquestion，提供以下解决方案，由OpenBSD提供，为简洁起见重写，uint32_tfoo(uint32_tlimit){uint32_tmin=-limit%limit,r=0;for(;;){r=random_function();if(r>=min)break;}returnr%limit;}uint32_tmin=-limit%limit这行究竟是如何工作的？我想知道的是，是否有数学证明它确实计算了随机数的某个下限并充分消除了模偏差？ 最佳答案 在-limit%limit中，考虑-
我有一个启动许多客户端进程的bash脚本。这些是我用来测试多人游戏的AI游戏玩家，大约有400个连接。我遇到的问题是AI播放器使用srand(time(nullptr));但是如果所有玩家都大约在同一时间开始，他们将经常收到相同的time()值，这意味着他们都在同一个rand()序列上。部分测试过程是为了确保如果大量客户端几乎同时尝试连接，服务器可以处理。我考虑过使用类似的东西srand((int)this);或类似的，基于每个实例都有唯一内存地址的想法。还有其他更好的方法吗？ 最佳答案 将随机种子用于伪随机生成器。std::ran
我目前正在对C++中的一些数据结构进行基准测试，我想在处理Zipf分布式数字时测试它们。我正在使用本网站提供的生成器:http://www.cse.usf.edu/~christen/tools/toolpage.html我调整了实现以使用MersenneTwister生成器。它运行良好，但它真的很慢。在我的例子中，范围可能很大(大约一百万)并且生成的随机数的数量可能是几百万。alpha参数不会随时间改变，它是固定的。我试图预先计算所有的sum_prob。它要快得多，但在大范围内仍然会变慢。有没有更快的方法生成Zipf分布数？即使是不太精确的内容也会受到欢迎。谢谢
uniform_int_distribution具有区间[a,b]但uniform_real_distribution具有区间[a,b).一个天真的方法是做类似b+0.1的事情，但是你开始进入无穷小......幸运的是正确的方法很简单:std::uniform_real_distributiondis(start,std::nextafter(stop,DBL_MAX));但为什么这是必要的？更具体地说，这两者不同的基本原理是什么？ 最佳答案 [a,b)上的均匀真实分布在统计上几乎无法与分布区分[a,b].statisticaldi
我想初始化boost::random::discrete_distribution用std::vector.我的问题是，如果我用一个数组初始化它，就像在官方例子中那样:doubleprobabilities[]={0.5,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1};boost::random::discrete_distributiondist(probabilities);然后它就完美地工作了。但是，如果我用std::vector初始化它，那么它的行为就像它只有一个概率为1.0的元素一样。你能告诉我初始化boost::random::discrete_distribution的正确方法
问:如何从先验未知范围生成(许多)均匀分布的整数？就性能(数百万个生成的数字)而言，首选方式是什么？上下文:在我的应用程序中，我必须在许多地方生成许多伪随机数。我对生成器使用单例模式来保持应用程序运行的可重复性。在我的例子中，分布总是均匀的，但问题是有太多可能的范围来预先制作C++11风格的分布对象。我的尝试:对此有两个明显的解决方案，第一个是使用一次性分布对象，第二个是使用模数将随机数从尽可能广泛的范围转换为所需的范围。但不知何故，我怀疑这些是最好的:)#include#include#include"limits.h"usingnamespacestd;mt19937mt;unif
很难说出这里要问什么。这个问题模棱两可、含糊不清、不完整、过于宽泛或夸夸其谈，无法以目前的形式得到合理的回答。如需帮助澄清此问题以便重新打开，visitthehelpcenter.关闭10年前。以上是使用rand()获取随机坐标并向这些坐标处的像素值添加常量生成的示例图像。这是几千次迭代后的样子。我在MacOSXLion中使用stdlib.h中的rand()，给它time(NULL)作为种子。你可以清楚地看到垂直线，好像奇数x坐标的值比偶数x坐标的值高。我如何实现更好的算法，或者我在哪里可以找到没有太多依赖性的算法？(我更喜欢只有标题的文件)。这是代码(对不起，我花了这么长时间):vo
