Стенли Липпман - Язык программирования C++. Пятое издание

iota(beg, end, val)

Присваивает valпервому элементу и осуществляет приращение val. Присваивает приращенное значение следующему элементу и снова осуществляет приращение val, а затем присваивает приращенное значение следующему элементу последовательности. Продолжает приращение valи присваивает новое значение последующему элементу в исходной последовательности.

Библиотека определяет набор классов процессоров случайных чисел и адаптеров, использующих различные математические подходы для генерации псевдослучайных чисел. Библиотека определяет также набор шаблонов распределений, обеспечивающих распределение чисел согласно различным вероятностям. Имена классов процессоров и распределений соответствуют их математическим свойствам.

Подробности генерации чисел этими классами не рассматриваются в данном издании. Здесь перечислены типы процессоров и распределений, но чтобы лучше узнать, как их использовать, следует обратиться к другим ресурсам.

За исключением распределения bernoulli_distribution, всегда генерирующего логические значения, типы распределений являются шаблонами. Каждый из этих шаблонов получает один параметр типа, задающий тип генерируемого распределением результата.

Классы распределений отличаются от других использованных ранее шаблонов класса, поскольку типы распределения налагают ограничения на пригодные для использования типы. Некоторые шаблоны распределения применяются для генерации только чисел с плавающей запятой; другие применяются для генерации только целых чисел.

В описаниях ниже для указания типа генерируемых шаблоном распределения чисел, например с плавающей запятой, используется формат имя_шаблона . Для таких шаблонов вместо RealTможно использовать типы float, doubleили long double. Точно так же вместо IntTможно использовать любой из встроенных целочисленных типов ( short, int, long, long long, unsigned short, unsigned int, unsigned longили unsigned long long), но не тип boolили char.

Шаблоны распределения определяют заданный по умолчанию параметр типа шаблона (см. раздел 17.4.2). Для целочисленных распределений по умолчанию принят тип int; для распределений, генерирующих числа с плавающей запятой, — тип double.

Конструкторы каждого вида распределения имеют специфические параметры. Некоторые из этих параметров определяют диапазон распределения. В отличие от диапазонов итераторов, эти диапазоны всегда являются инклюзивными (включающими крайние значения).

uniform_int_distribution u(m, n);

uniform_real_distribution u(x, y);

Генерирует значения указанного типа в заданном инклюзивном диапазоне. Параметры m(или x) задают наименьшее число, которое может быть возвращено; а параметры n(или y) — наибольшее. По умолчанию mимеет значение 0, a n— максимально возможное значение, которое способен хранить объект типа intT. Параметр xпо умолчанию имеет значение 0.0, а y— 1.0.

bernoulli_distribution b(p);

Возвращает значение trueс вероятностью, заданной параметром p. По умолчанию параметр pимеет значение 0.5.

binomial_distribution b(t, p);

Распределение вычисляется для выборочного размера, заданного целочисленным значением t, с вероятностью p; по умолчанию tимеет значение 1, а p— значение 0.5.

geometric_distribution g(p);

Параметр pзадает вероятность возвращения значения trueи по умолчанию имеет значение 0.5.

negative_binomial_distribution nb(k, p);

Целочисленное значение kприближается к решению с вероятностью успеха p. По умолчанию kимеет значение 1, а p— значение 0.5.

poisson_distribution p(х);

Распределение относительно значения xтипа double.

exponential_distribution e(lam);

Лямбда lam— значение с плавающей точкой; по умолчанию lamимеет значение 1.0.

gamma_distribution g(a, b);

Альфа (форма) aи бета (масштаб) b; оба по умолчанию имеют значение 1.0.

weibull_distribution w(a, b);

Форма aи масштаб b; оба по умолчанию имеют значение 1.0.

extreme_value_distribution е(а, b);

По умолчанию а имеет значение 0.0, a b — значение 1.0.

normal_distribution n(m, s);

Параметр m— это математическое ожидание, a s— среднеквадратичное отклонение. По умолчанию mимеет значение 0.0, a s— значение 1.0.

lognormal_distribution ln(m, s);

Параметр m— это математическое ожидание, a s— среднеквадратичное отклонение. По умолчанию mимеет значение 0.0, a s— значение 1.0.

chi_squared_distribution c(x);

Параметр x— это степень свободы; по умолчанию имеет значение 1.0.

cauchy_distribution c(a, b);

Область апо умолчанию имеет значение 0.0, а масштаб b— значение 1.0.

fisher_f_distribution f(m, n);

mи n— степени свободы; оба по умолчанию имеют значения 1.

student_t_distribution s(n);

n— степень свободы; значение по умолчанию — 1.

discrete_distribution d(i, j);

discrete_distribution d{il};

iи j— итераторы ввода последовательности коэффициентов; il— заключенный в скобки список коэффициентов. Коэффициенты должны допускать приведение к типу double.

piecewise_constant_distribution pc(b, е, w);

b, еи w— итераторы ввода.

piecewise_linear_distribution pl(b, е, w);

b, еи w— итераторы ввода.

Библиотека определяет три класса, реализующих различные алгоритмы генерации случайных чисел. Библиотека определяет также три адаптера, модифицирующих созданную последовательность заданным процессором. Классы процессоров и адаптеров являются шаблонами. В отличие от параметров распределений, параметры процессоров сложны и требуют хорошего знания математического механизма, используемого конкретным процессором. Процессоры перечислены здесь только для того, чтобы читатель знал об их существовании, но подробно они в этой книге не рассматриваются.

Библиотека определяет также несколько типов, созданных на базе процессоров и адаптеров. Тип default_random_engine— это псевдоним типа для одного из классов процессоров, параметризованных переменными, предназначенными для повышения эффективности использования. Библиотека определяет также несколько классов, являющихся полностью специализированными версиями процессора или адаптера. Ниже приведены процессоры и их специализации, определенные библиотекой.