在标准库的至少一个实现中，第一次调用std::uniform_int_distribution不返回随机值，而是返回分布的最小值。也就是说，给定代码:default_random_engineengine(any_seed());uniform_int_distributiondistribution(smaller,larger);autox=distribution(engine);assert(x==smaller);...x实际上会是smaller对于any_seed()的任何值,smaller,或larger.要在家一起玩，您可以尝试codesample在gcc4.8.1中演
我很惊讶地看到这个程序的输出:#include#includeintmain(){std::mt19937rng1;std::mt19937rng2;std::uniform_real_distributiondist;doublerandom=dist(rng1);rng2.discard(2);std::cout是0-即std::uniform_real_distribution使用两个随机数生成随机double值范围[0,1)。我认为它只会生成一个并重新调整它。考虑之后，我猜这是因为std::mt19937产生32位整数，而double是这个大小的两倍，因此不够“随机”。问题:如
在一个函数中，我想生成一个范围内的数字列表:(该函数只会在程序执行时被调用一次。)voidDataSet::finalize(doubletrainPercent,boolgenValidData){srand(time(0));printf("%d\n",rand());//indices={0,1,2,3,4,...,m_train.size()-1}vectorindices(m_train.size());for(size_ti=0;i结果是这样的:850577673246239710241201288231237几秒钟后:856981140246239710241201288
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
AzureArc是一个扩展Azure平台的桥梁，可帮助你构建可灵活地跨数据中心、边缘和多云环境运行的应用程序和服务。使用一致的开发、操作和安全模型来开发云原生应用程序。AzureArc可在新的和现有的硬件、虚拟化和Kubernetes平台、物联网设备和集成系统上运行。利用现有投资通过云原生解决方案实现现代化，从而事半功倍。AzureArc为服务器提供基于云的管理。启用AzureArc时，即使物理服务器托管在Azure外部的企业网络或其他云提供商上，你也可以管理运行Windows或Linux以及虚拟机(VM)的物理服务器。管理体验是无缝的，就如同管理本机Azure虚拟机一样。这样，你就可以使用A
我想在C++中生成0到1之间的统一随机数，其方式不使用标准rand()和srand(time(NULL))方法。这样做的原因是，如果我在时钟的同一秒内多次运行应用程序，种子将完全相同并产生相同的输出。我不想依赖提升或操作系统/编译器细节。可以假定为x86。似乎另一种方法是使用TR1(我没有C++11)并以某种方式使用/dev/random进行播种？现在我有这个，但它仍然使用time(NULL)作为种子，在1秒内运行将无法正常工作:#include#includeintmain(){std::tr1::mt19937eng;eng.seed(time(NULL));std::tr1::u
当我们在C#中使用随机数生成器时，我们可以像这样定义一个变量privateRandom_rndGenerator;在一个类中然后调用_rndGenerator=newRandom(seed);在类的构造函数中正确。我的问题是:这种定义的C++等价物是什么(即类中的RNG)。我认为这不是正确的使用方法srand((unsignedint)seed);对吗？ 最佳答案 C++11具有更强大的随机数生成工具。这是一个例子:#include#includestd::size_tget_seed();//whateveristheprefer
如果标准库中的random_shuffle算法没有提供随机生成器函数，如果提供相同的数据，程序的连续运行会产生相同的随机序列吗？例如，如果std::random_shuffle(filenames.begin(),filenames.end());在程序的连续运行中对目录中的相同文件名列表执行，生成的随机序列是否与先前运行中的相同？ 最佳答案 如果你使用相同的随机生成器、相同的种子和相同的起始顺序，结果是一样的。电脑毕竟是其行为具有确定性(模线程问题和其他一些赔率和结束)。如果不指定生成器，则默认生成器为实现定义。我认为大多数实现都
This页面声明string::iterator和string::const_iterator是“编译器特定的迭代器类型”。这是否意味着string::iterator属于random_access_iterator以外的类别？ 最佳答案 ISOC++03，21.3-2声明:(...)Additionally,becausetheiteratorssupportedbybasic_stringarerandomaccessiterators(...)是的，这些必然是随机访问迭代器。 关于
