random

标准库标头<random>

此标头是伪随机数生成图书馆。

随机数引擎

*。

线性[医]同余[医]引擎%28C++11%29实现线性同余算法%28类模板%29

默森[医]捻线机[医]Engine%28C++11%29实现Mersennetwister算法%28类模板%29

减法[医]带着[医]携带[医]引擎%28C++11%29用进位%28a滞后Fibonacci%29算法实现减法28类模板%29

随机数引擎适配器

弃置[医]块[医]引擎%28C++11%29丢弃一些随机数引擎%28类模板%29的输出

独立[医]位元[医]引擎%28C++11%29将随机数引擎的输出打包成指定位数的块%28类模板%29

洗牌[医]命令[医]引擎%28C++11%29按不同顺序交付随机数引擎的输出%28类模板%29

预定义发电机

明斯特[医]RANDO STD::线性[医]同余[医]引擎<std::uint[医]扣件32[医]T,16807,16807,2147483647>于1969被路易斯、古德曼和米勒发现,1988被朴槿惠和米勒作为“最低标准”。

明斯特[医]兰德性病::线性[医]同余[医]引擎<std::uint[医]扣件32[医]T,48271,0,2147483647>更新的“最低标准”,由Park,Miller和Stockmeyer在1993推荐。

mt 19937 STD::Mersenne[医]捻线机[医]引擎<std::uint[医]扣件32[医]t,32,624,397,31,0x9908b0df,11,0xffffff,7,0x9d2c5680,15,0xefc60000,18,1812433253>32位Mersenne Twister,松本和西村,1998。

19937[医]64性病::Mersenne[医]捻线机[医]引擎<std::uint[医]快64[医]t,64,312,156,31,0xb5026f5a96619e9,29,0x555555555555555555,17,0x71d67fffeda60000,37,0xfff7eee0000000,43,6364136223846793005>64位Mersenne Twister,松本和西村,2000。

粗大麻24[医]基本性病::减去[医]带着[医]携带[医]引擎<std::uint[医]扣件32[医]t,24,10,24>

粗关节48[医]基本性病::减去[医]带着[医]携带[医]引擎<std::uint[医]快64[医]t,48,5,12>

性病24级::报废[医]块[医]发动机<std::ranble 24[医]基地,223,23>24位RANLUX发生器,由马丁吕舍和弗雷德詹姆斯,1994.。

第48条性病::丢弃[医]块[医]发动机<std::ranble 48[医]基地,389,11>48位RANLUX发生器,由马丁吕舍和弗雷德詹姆斯,1994.。

库思[医]b性病::洗牌[医]命令[医]引擎<std::minstd[医]256>

违约[医]随机[医]引擎实现-定义

非确定性随机数

随机[医]使用硬件熵源%28类%29的设备非确定性随机数发生器

均匀分布

制服[医]INT[医]分布%28C++11%29生成整数值,分布在范围%28类模板%29之间。

制服[医]实[医]分布%28C++11%29生成在范围内均匀分布的实际值%28类模板%29

Bernoulli分布

伯努利[医]分布%28C++11%29在Bernoulli分布上产生bool值。28级%29

二项式[医]分布%28C++11%29在二项分布上生成整数值。%28类模板%29

负[医]二项式[医]分布%28C++11%29在负二项分布上产生整数值。%28类模板%29

几何学[医]分布%28C++11%29在几何分布上产生整数值。%28类模板%29

泊松分布

泊松[医]分布%28C++11%29在泊松分布上产生整数值。%28类模板%29

指数型[医]分布%28C++11%29在指数分布上产生真实值。%28类模板%29

伽马[医]分布%28C++11%29产生伽马分布的真实值。%28类模板%29

威布尔[医]分布%28C++11%29在威布尔分布上产生真实值。%28类模板%29

极端[医]价值[医]分布%28C++11%29在极值分布上产生真实值。%28类模板%29

正态分布

正常[医]分布%28C++11%29在标准正态%28高斯%29分布上产生真实值。%28类模板%29

对数正态[医]分布%28C++11%29产生对数正态分布的真实值。%28类模板%29

齐[医]平方[医]分布%28C++11%29在x-平方分布上产生实际值.。%28类模板%29

柯西[医]分布%28C++11%29在Cauchy分布上生成实际值。%28类模板%29

费舍尔[医]f[医]分布%28C++11%29在Fisher%27S F-分布上产生实际值。%28类模板%29

学生[医]T型[医]分发%28C++11%29在学生%27s分发版上生成实际值。%28类模板%29

抽样分布

离散[医]分布%28C++11%29在离散分布上产生随机整数。%28类模板%29

分片[医]常量[医]分布%28C++11%29产生按固定子间隔分配的实际值。%28类模板%29

分片[医]线性[医]分布%28C++11%29产生的实际值分布在定义的子间隔上。%28类模板%29

公用事业

生成[医]标准%28C++11%29均匀分布给定精度的实际值。[1%,1%29%28函数模板%29

种子[医]SEQ%28C++11%29通用偏置消除置乱种子序列发生器%28类%29

简介

二次

#include <initializer_list> namespace std { // class template linear_congruential_engine template<class UIntType, UIntType a, UIntType c, UIntType m> class linear_congruential_engine; // class template mersenne_twister_engine template<class UIntType, size_t w, size_t n, size_t m, size_t r, UIntType a, size_t u, UIntType d, size_t s, UIntType b, size_t t, UIntType c, size_t l, UIntType f> class mersenne_twister_engine; // class template subtract_with_carry_engine template<class UIntType, size_t w, size_t s, size_t r> class subtract_with_carry_engine; // class template discard_block_engine template<class Engine, size_t p, size_t r> class discard_block_engine; // class template independent_bits_engine template<class Engine, size_t w, class UIntType> class independent_bits_engine; // class template shuffle_order_engine template<class Engine, size_t k> class shuffle_order_engine; // engines and engine adaptors with predefined parameters using minstd_rand0 = /*see description*/ ; using minstd_rand = /*see description*/ ; using mt19937 = /*see description*/ ; using mt19937_64 = /*see description*/ ; using ranlux24_base = /*see description*/ ; using ranlux48_base = /*see description*/ ; using ranlux24 = /*see description*/ ; using ranlux48 = /*see description*/ ; using knuth_b = /*see description*/ ; using default_random_engine = /*see description*/ ; // class random_device class random_device; // class seed_seq class seed_seq; // function template generate_canonical template<class RealType, size_t bits, class URBG> RealType generate_canonical(URBG& g // class template uniform_int_distribution template<class IntType = int> class uniform_int_distribution; // class template uniform_real_distribution template<class RealType = double> class uniform_real_distribution; // class bernoulli_distribution class bernoulli_distribution; // class template binomial_distribution template<class IntType = int> class binomial_distribution; // class template geometric_distribution template<class IntType = int> class geometric_distribution; // class template negative_binomial_distribution template<class IntType = int> class negative_binomial_distribution; // class template poisson_distribution template<class IntType = int> class poisson_distribution; // class template exponential_distribution template<class RealType = double> class exponential_distribution; // class template gamma_distribution template<class RealType = double> class gamma_distribution; // class template weibull_distribution template<class RealType = double> class weibull_distribution; // class template extreme_value_distribution template<class RealType = double> class extreme_value_distribution; // class template normal_distribution template<class RealType = double> class normal_distribution; // class template lognormal_distribution template<class RealType = double> class lognormal_distribution; // class template chi_squared_distribution template<class RealType = double> class chi_squared_distribution; // class template cauchy_distribution template<class RealType = double> class cauchy_distribution; // class template fisher_f_distribution template<class RealType = double> class fisher_f_distribution; // class template student_t_distribution template<class RealType = double> class student_t_distribution; // class template discrete_distribution template<class IntType = int> class discrete_distribution; // class template piecewise_constant_distribution template<class RealType = double> class piecewise_constant_distribution; // class template piecewise_linear_distribution template<class RealType = double> class piecewise_linear_distribution; }

二次

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