std::seed_seq::generate

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通用的数值运算
原文:
Generic numeric operations
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iota(C++11)
accumulate
inner_product
adjacent_difference
partial_sum
 
伪随机数生成
发动机和引擎适配器
原文:
Engines and engine adaptors
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linear_congruential_engine(C++11)
mersenne_twister_engine(C++11)
subtract_with_carry_engine(C++11)
discard_block_engine(C++11)
independent_bits_engine(C++11)
shuffle_order_engine(C++11)
发电机
原文:
Generators
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random_device(C++11)
分布
原文:
Distributions
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均匀分布
原文:
Uniform distributions
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uniform_int_distribution(C++11)
uniform_real_distribution(C++11)
generate_canonical(C++11)
伯努里分布
原文:
Bernoulli distributions
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bernoulli_distribution(C++11)
binomial_distribution(C++11)
negative_binomial_distribution(C++11)
geometric_distribution(C++11)
泊松分布
原文:
Poisson distributions
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poisson_distribution(C++11)
exponential_distribution(C++11)
gamma_distribution(C++11)
weibull_distribution(C++11)
extreme_value_distribution(C++11)
正态分布
原文:
Normal distributions
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normal_distribution(C++11)
lognormal_distribution(C++11)
chi_squared_distribution(C++11)
cauchy_distribution(C++11)
fisher_f_distribution(C++11)
student_t_distribution(C++11)
抽样分布
原文:
Sampling distributions
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discrete_distribution(C++11)
piecewise_constant_distribution(C++11)
piecewise_linear_distribution(C++11)
种子序列
原文:
Seed Sequences
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seed_seq(C++11)
C库
原文:
C library
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rand
srand
RAND_MAX
 
std::seed_seq
成员函数
原文:
Member functions
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seed_seq::seed_seq
seed_seq::generate
seed_seq::size
seed_seq::param
 
template< class RandomIt >
void generate( RandomIt begin, RandomIt end );
(C++11 起)
无符号整数的值填充的范围内[begin, end)i0 ≤ i < 232
,根据最初提供的数据,在这seed_seq的构造函数。所产生的值的分布在整个32位的范围内,即使初始值被强烈的偏见.
原文:
Fills the range [begin, end) with unsigned integer values i, 0 ≤ i < 232
, based on the data originally provided in the constructor of this seed_seq. The produced values are distributed over the entire 32-bit range even if the initial values were strongly biased.
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使用下面的算法(改编自梅森难题发生器的初始化序列,Makoto Matsumoto and Takuji Nishimura纳入由Mutsuo Saito in 2007改进)
原文:
The following algorithm is used (adapted from the initialization sequence of the Mersenne Twister generator by Makoto Matsumoto and Takuji Nishimura, incorporating the improvements made by Mutsuo Saito in 2007)
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  • 如果begin == end,什么也不做。否则,
    原文:
    If begin == end, do nothing. Otherwise,
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  • 首先,每个元素的输出范围设置的值0x8b8b8b8b
    原文:
    First, set each element of the output range to the value 0x8b8b8b8b
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  • 变换的输出范围内的元素,根据以下算法:
    原文:
    Transform the elements of the output range according to the following algorithm:
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For k = 0,..., m-1

地方m=max(s+1, n)
原文:
where m=max(s+1, n)
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and n=begin-end
and s=v.size()

v是最初提供的值这seed_seq对象的构造函数,私营集装箱控股
原文:
and v is the private container holding the values originally provided by the constructor of this seed_seq object,
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  1. begin[k+p] += r1
  2. begin[k+q] += r2
  3. begin[k] = r2,
地方p=(n-t)/2
原文:
where p=(n-t)/2
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and q=p+t
and t=(n >= 623) ? 11 : (n >= 68) ? 7 : (n >= 39) ? 5 : (n >= 7) ? 3 : (n - 1) / 2
and r1=1664525 * T(begin[k]^begin[k+p]^begin[k−1])
and T(x) = x ^ (x << 27)
and r2=r1+s if k==0, r2=r1 + k%n + v[k-1] if 0<k<=s, r2=r1 + k%n if k>s.

For k = m,..., m+n-1,

  1. begin[k+p] ^= r3
  2. begin[k+q] ^= r4
  3. begin[k]=r4
地方r3 = 1566083941 * T(begin[k]+begin[k+p]+begin[k-1])
原文:
where r3 = 1566083941 * T(begin[k]+begin[k+p]+begin[k-1])
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and r4=r3 - k%n

所有的计算都进行modulo 232
begin[x]的索引输出范围(modulo n)的.
原文:
where all calculations are performed modulo 232
and where the indexing of the output range (begin[x]) is taken modulo n.
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[编辑] 参数

begin, end -
可变随机访问迭代器,其std::iterator_traits<>::value_type是一个无符号的整数类型,适合用于存储32位值
原文:
mutable random-access iterators whose std::iterator_traits<>::value_type is an unsigned integer type suitable for storing 32-bit values
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类型要求
-
RandomIt 必须满足 RandomAccessIterator 的要求。

[编辑] 返回值

没有,结果被写入到[begin, end)范围.
原文:
none, the results are written to the [begin, end) range.
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[编辑] 示例

#include <random>
#include <iostream>
 
int main()
{
    std::seed_seq seq({1,2,3,4,5});
    std::vector<std::uint32_t> seeds(10);
    seq.generate(seeds.begin(), seeds.end());
// Step 1: fill with 0x8b8b8b8b
// seeds = {2341178251, 2341178251, 2341178251, 2341178251, 2341178251,
//          2341178251, 2341178251, 2341178251, 2341178251, 2341178251 }
//
// Step 2: 
// n = 10, s = 5, t = 3, p = 3, q = 6, m = 10
//
// First iteration, k = 0; r1 = 1371501266, r2 = 1371501271
//
// seeds = {1371501271, 2341178251, 2341178251, 3712679517, 2341178251,
//          2341178251, 3712679522, 2341178251, 2341178251, 2341178251 }
//
// Iterations from k = 1 to k = 5 (r2 = r1 + k%n + v[k-1])
//
// r1 = 2786190137, 3204727651, 4173325571, 1979226628, 401983366
// r2 = 2786190139, 3204727655, 4173325577, 1979226636, 401983376
//
// seeds = {3350727907, 3188173515, 3204727655, 4173325577, 1979226636,
//           401983376, 3591037797, 2811627722, 1652921976, 2219536532 } 
//
// Iterations from k = 6 to k = 9 (r2 = r1 + k%n)
//
// r1 = 2718637909, 1378394210, 2297813071, 1608643617
// r2 = 2718637915, 1378394217, 2297813079, 1608643626
//
// seeds = { 434154821, 1191019290, 3237041891, 1256752498, 4277039715,
//          2010627002, 2718637915, 1378394217, 2297813079, 1608643626 } 
//
// Step 3
// iterations from k = 10 to k = 19, using ^= to modify the output
//
// r1 = 1615303485, 3210438310, 893477041, 2884072672, 1918321961,
// r2 = 1615303485, 3210438309, 893477039, 2884072669, 1918321957
//
// seeds = { 303093272, 3210438309,  893477039, 2884072669, 1918321957,
//          1117182731, 1772877958, 2669970405, 3182737656, 4094066935 }
//
// r1 =  423054846, 46783064, 3904109085, 1534123446, 1495905687
// r2 =  423054841, 46783058, 3904109078, 1534123438, 1495905678
//
// seeds = { 4204997637, 4246533866, 1856049002, 1129615051, 690460811,
//           1075771511,   46783058, 3904109078, 1534123438, 1495905678 }
 
    for(std::uint32_t n : seeds)
        std::cout << n << '\n';
}

输出:

4204997637
4246533866
1856049002
1129615051
690460811
1075771511
46783058
3904109078
1534123438
1495905678