wordpress搭建英文网站,骨干校建设验收网站,做百度网站需要多少钱,设计院都是带编制的吗标准均匀分布是一个在范围 [0#xff0c;1) 内的连续分布。generate_canonical() 函数模板会提供一个浮点值范围在 [0#xff0c;1) 内#xff0c;且有给定的随机比特数的标准均匀分布。它有 3 个模板参数#xff1a;浮点类型、尾数的随机比特的个数#xff0c;以及使用的…标准均匀分布是一个在范围 [01) 内的连续分布。generate_canonical() 函数模板会提供一个浮点值范围在 [01) 内且有给定的随机比特数的标准均匀分布。它有 3 个模板参数浮点类型、尾数的随机比特的个数以及使用的随机数生成器的类型。函数的参数是一个随机数生成器因此最后一个模板参数可以推导出来。下面是它可能的用法std::vector data(8); // Container with 8 elementsstd::random_device rd; // Non-determinstic seed sourcestd::default_random_engine rng {rd()}; // Create random number generatorstd::generate(std::begin(data), std::end(data),[rng] { return std::generate_canonical (rng); });std::copy(std::begin(data),std::end(data),std::ostream_iterator {std::cout, });在 lambda 表达式中被调用的 generate_canonical() 函数被用来作为 generate() 算法的第三个参数。lambda 表达式会返回一个有 12 个随机比特的 double 类型的随机值因此 generate() 会用这种数据来填充 data 中的元素。执行这些语句会产生如下输出0.766197 0.298056 0.409951 0.955263 0.419199 0.737496 0.547764 0.91622上面的输出说明位数可能我们想要的要多记住我们只指定了 12 个随机比特。可以按如下方式限制输出std::copy(std::begin(data), std::end(data),std::ostream_iterator{std::cout std::fixed std::setprecision (4) , });流操作符被应用到每个输出值因此现在的输出可能如下所示0.8514 0.5707 0.8322 0.6626 0.7026 0.8854 0.5427 0.8886如果真的想得到这些位可以用 hexfloat 以十六进制的格式输出这些值。显然随机位数越少可能的随机值的范围越有限。可以通过将位数指定为这个类型的最大值来使范围达到最大。下面是展示如何这么做的代码std::vector data; // Empty containerstd::random device rd; // Non-determinstic seed sourcestd::default_random_engine rng {rd()};//Create random number generatorstd::generate_n(std::back_inserter(data), 10, [rng]{return std::generate_canonical::digits(rng); });std::copy(std::begin(data), std::end(data),std::ostream_iterator {std:: cout, });std::cout std::endl;注意这和前面的代码有些区别。这次generate_n() 的第一个参数是 data 容器的 back_insert_iterator因此可以通过调用它的成员函数 push_back() 来添加元素。generate_canonical() 的第二个模板参数是 numeric_limits 对象的 long double 类型的成员变量的 digits 值。这是这个类型的位数的比特数因此可以指定这个类型可能的随机比特位的最大个数(在笔者系统上只有 53 个)。笔者得到了这样的输出但你的可能是不同的0.426365 0.0635646 0.208444 0.198286 0.338378 0.490884 0.841733 0.975676 0.193322 0.346017
