使用range-v3library(@EricNiebler)，使编写算法代码更加紧凑，例如以下是生成一堆随机数的方法:#include#include#includeintmain(){usingnamespaceranges;autoconstN=10;std::vectorv;v.reserve(N);v|=action::push_back(view::iota(0,N));random_shuffle(v);copy(v,ostream_iterator(std::cout,","));}LiveExample.但是，我更愿意像这样使用假设的action::random_sh
我需要在c++11中生成加密安全的随机数据，我担心对所有数据使用random_device会严重限制性能(参见StephanT.Lavavej的“rand()ConsideredHarmful”幻灯片23，他说当他(在他的系统上)测试它时，random_device是1.93MB/s而mt19937是499MB/s)因为这段代码将在移动设备(Android通过JNI和iOS)上运行，这可能比上面的数字慢。此外，我知道mt19937不是加密安全的，来自wikipedia:“观察足够数量的迭代(在MT19937的情况下为624，因为这是产生future迭代的状态vector的大小)允许预测
在C中，空格可以包含在printf格式化标志中，这会导致正数以空格为前缀。这是对齐有符号值的有用功能。我不知道如何在C++中做同样的事情。在C中:doubled=1.2;printf("%f\n",d);printf("%+f\n",d);printf("%f\n",d);产生:1.2+1.21.2使用ostream，我可以做前两个，但我如何做第三个？intd=1.2;std::cout编辑:关于我是否只想在我的所有值前加上一个空格似乎有些困惑。我只想在positive值前加上一个空格，类似于a)像printf空格标志所做的和b)类似于showpos所做的，除了空格而不是'+'。例如:
我们通常使用random()函数在C++中创建随机数。使用voidsrand(unsignedint种子)会改善结果，因为它会根据种子的值生成随机数。谁能告诉我随机函数实际上是如何实现的？ 最佳答案 Here详细描述了GNUC库的random()函数中使用的算法。基本上:#include#defineMAX1000#defineseed1main(){intr[MAX];inti;r[0]=seed;for(i=1;i>1);}} 关于c++-random()函数内部-它是如何实现的？，
给定一个元素数组，找到最大可能的数字通过使用数组的元素形成。例如:109答:91023578答:785321009答:9100我知道这个问题有一个使用自定义字符串比较器的解决方案，但我不明白它是如何工作的。#include#include#include#includeusingnamespacestd;boolcompare(stringa,stringb){returnatoi((a+b).c_str())vs;strings;while(cin>>s){vs.push_back(s);}sort(vs.begin(),vs.end(),compare);for(inti=vs.s
我只是玩了一下Eigen，注意到MatrixXf::Random(3,3)总是返回相同的矩阵，例如第一个总是这样:0.6803750.59688-0.329554-0.2112340.8232950.5364590.566198-0.604897-0.444451这是有意为之的行为还是我只是在监督一些非常简单的事情？(我对数学库的经验接近于零)我使用的代码:for(inti=0;i 最佳答案 除了srand，您还可以将空表达式与现代C++11随机数生成一起使用://seehttps://en.cppreference.com/w/c
以下代码的行为似乎并不直观:#include#includeusingnamespacestd;intmain(){mt19937MyGenerator(40);autogauss=normal_distribution(0,1);autolinear=uniform_real_distribution(0,1);cout运行这段代码给出输出-0.8160970.7050300.303032.如果现在交换a行和b行的顺序，则输出变为0.6440080.338080-0.639501.很明显，前两个数字现在不同了，因为它们是由不同的分布产生的。然而，为什么第三个数字不同呢？以我的直觉，分
我编写了遗留C++代码来生成均匀随机数和高斯分布。它实现了GeorgeMarsaglia博士的算法，速度非常快。(我正在使用它们为蒙特卡罗高维积分生成数以亿计的样本。)我认为重构生成器和分布以使用新的C++11std::random方案是个好主意。任何人都可以指出std::random的教程或很好的引用资料，其中包含有关如何扩展它的必要信息吗？示例代码将是理想的。更新。感谢大家的帮助。我现在已经为VisualC++2010附带的std::normal_distribution编写了一个替代品。在我的机器上，当由默认引擎提供时，替代品的速度提高了26%。我有点失望，差异没有变大，但是，嘿
魔数(MagicNumber)一个正整数是“神奇的”，当且仅当，如果它是偶数，它可以通过重复除以2或乘以3然后加1来减少到1，如果它是奇数。因此，例如，3是神奇的，因为3首先减少到10(3*3+1)，然后减少到5(10/2)，然后减少到16(5*3+1)，然后减少到8(16/2)，然后是4(8/2)，然后是2(4/2)，最后是1(2/2)。魔数(MagicNumber)假说指出所有正整数都是魔数(MagicNumber)，或者，正式地说:∀x∈Z,MAGIC(x)其中MAGIC(x)是谓词“xismagic”。我们应该开发一个C++程序来找到从1到50亿的“魔数(MagicNumber
当我用单线程生成随机数时，在4Muuid中没有生成重复项，但如果我用两个线程生成每个1M，我看到大约16-20个重复项。可能是什么原因？classTestUuid{public:std::stringGenerateUUid(){boost::uuids::uuiduid;{boost::mutex::scoped_lock(m_mRandomGen);uid=m_oRandomGen();}std::stringstreamss;ss&mUids,unsignedcount){for(unsignedi=0;i::const_iteratorit=mUids.find(sUid);i
