Упражнение 17.30. Снова пересмотрите предыдущую функцию, позволив ей получать минимальное и максимальное значения для возвращаемых случайных чисел.
17.4.2. Другие виды распределений
Процессоры создают беззнаковые числа, и у каждого числа в диапазоне процессора есть та же вероятность быть созданным. Приложения зачастую нуждаются в числах других типов или распределений. Библиотека удовлетворяет обе эти потребности, определяя различные классы распределений, которые, будучи использованы с процессором, дают желаемый результат. Список операций, поддерживаемых типами распределения, приведен в табл. 17.16.
Таблица 17.16. Операции с распределениями
| Стандартный конструктор; создает объект d готовым к использованию. Другие конструкторы зависят от типа см. раздел А.3. Конструкторы распределений являются явными (см. раздел 7.5.4) |
d(e) | Последовательные вызовы с тем же объектом е создадут последовательность случайных чисел согласно типу распределения d ; е — объект процессора случайных чисел |
d.min() d.max() | Возвращает наименьшее и наибольшее числа, создаваемые d(е) |
d.reset() | Восстанавливает состояние объекта d , чтобы последующее его использование не зависело от уже созданных значений |
Программы нередко нуждаются в источнике случайных значений с плавающей точкой. В частности, в диапазоне от нуля до единицы.
Наиболее распространен rand()
за счет деления результата ее выполнения на значение RAND_MAX
, являющееся заданным системой верхним пределом случайного числа, возвращаемого функцией rand()
. Этот подход неправильный потому, что у случайных целых чисел обычно меньшая точность, чем у чисел с плавающей запятой, поэтому некоторые значения с плавающей точкой никогда не будут получены.
Новые библиотечные средства позволяют легко получить случайное число с плавающей точкой. Достаточно определить объект типа uniform_real_distribution
и позволить библиотеке соотнести случайные целые числа с числам с плавающей запятой. Подобно типу uniform_int_distribution
, здесь также можно задать минимальные и максимальные значения при определении объекта:
default_random_engine е; //
//
uniform_real_distribution
for (size_t i = 0; i < 10; ++i)
cout << u(e) << " ";
Этот код почти идентичен предыдущей программе, которая создавала беззнаковые значения. Но поскольку здесь использован другой тип распределения, данная версия дает другие результаты:
0.131538 0.45865 0.218959 0.678865 0.934693 0.519416 ...
За одним исключением, рассматриваемым в разделе 17.4.2, типы распределения являются шаблонами с одним параметром типа шаблона, представляющим тип создаваемых распределением чисел. Эти типы всегда создают либо тип с плавающей точкой, либо целочисленный тип.
У каждого шаблона распределения есть аргумент шаблона по умолчанию (см. раздел 16.1.3). Типы распределения, создающие значения с плавающей точкой, по умолчанию создают значения типа double
. Распределения, создающие целочисленные результаты, используют по умолчанию тип int
. Поскольку у типов распределения есть только один параметр шаблона, при необходимости использовать значение по умолчанию следует не забыть расположить за именем шаблона пустые угловые скобки, чтобы указать на применение типа по умолчанию (см. раздел 16.1.3):
//
//
uniform_real_distribution<> u(0,1); //
Кроме корректного создания случайных чисел в заданном диапазоне, новая библиотека позволяет также получить числа, распределенные неравномерно. Действительно, библиотека определяет 20 типов распределений! Эти типы перечисляются в разделе А.3.