std::discrete_distribution<IntType>::discrete_distribution

 

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midpoint (C++20)	lerp (C++20)
Sättigungsarithmetik
add_sat (C++26) sub_sat (C++26) saturate_cast (C++26)	mul_sat (C++26) div_sat (C++26)
Generische numerische Operationen
iota (C++11) ranges::iota (C++23) accumulate inner_product adjacent_difference    partial_sum	reduce (C++17) transform_reduce (C++17) inclusive_scan (C++17) exclusive_scan (C++17) transform_inclusive_scan (C++17) transform_exclusive_scan (C++17)

 

Pseudozufallszahlengenerierung

Gleichmäßige Zufallsbitgeneratoren   uniform_random_bit_generator (C++20) Zufallszahlengeneratoren linear_congruential_engine (C++11) mersenne_twister_engine (C++11) subtract_with_carry_engine (C++11) philox_engine (C++26) Zufallszahlengenerator-Adapter discard_block_engine (C++11) independent_bits_engine (C++11) shuffle_order_engine (C++11) Vordefinierte Zufallszahlengeneratoren Nicht-deterministische Zufallszahlen random_device (C++11) Dienstprogramme generate_canonical (C++11) seed_seq (C++11) Zufallszahlengenerierungsalgorithmen ranges::generate_random (C++26) C-Bibliothek für Zufallszahlen rand    srand    RAND_MAX

Zufallszahlengenerierungsverteilungen Gleichmäßige Verteilungen uniform_int_distribution (C++11) uniform_real_distribution (C++11) generate_canonical (C++11) Bernoulli-Verteilungen bernoulli_distribution (C++11) binomial_distribution (C++11) negative_binomial_distribution (C++11) geometric_distribution (C++11) Poisson-Verteilungen poisson_distribution (C++11) exponential_distribution (C++11) gamma_distribution (C++11) weibull_distribution (C++11) extreme_value_distribution (C++11) Normalverteilungen 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) Stichprobenverteilungen discrete_distribution (C++11) piecewise_constant_distribution (C++11) piecewise_linear_distribution (C++11)

 

std::discrete_distribution

Memberfunktionen

discrete_distribution::discrete_distribution

discrete_distribution::reset

Generierung

discrete_distribution::operator()

Eigenschaften des Generators

discrete_distribution::probabilities

discrete_distribution::param

discrete_distribution::min

discrete_distribution::max

Nicht-Member-Funktionen

operator==operator!= (C++11)(C++11)(bis C++20)

operator<<operator>> (C++11)(C++11)

 

discrete_distribution();	(1)	(seit C++11)
template< class InputIt > discrete_distribution( InputIt first, InputIt last );	(2)	(seit C++11)
discrete_distribution( std::initializer_list<double> weights );	(3)	(seit C++11)
template< class UnaryOperation > discrete_distribution( std::size_t count, double xmin, double xmax,                        UnaryOperation unary_op );	(4)	(seit C++11)
explicit discrete_distribution( const param_type& params );	(5)	(seit C++11)

Konstruiert ein neues Verteilungsobjekt.

1) Konstruktor mit Standardwerten. Konstruiert die Verteilung mit einem einzelnen Gewicht p = {1}. Diese Verteilung wird immer ​0​ generieren.

2) Konstruiert die Verteilung mit Gewichten im Bereich [first, last). Wenn first == last, sind die Auswirkungen dieselben wie beim Standardkonstruktor.

3) Konstruiert die Verteilung mit Gewichten in weights. Ruft effektiv discrete_distribution(weights.begin(), weights.end()) auf.

4) Konstruiert die Verteilung mit count Gewichten, die mit der Funktion unary_op generiert werden. Jedes der Gewichte ist gleich wi = unary_op(xmin + δ(i + 0.5)), wobei δ =

(xmax − xmin)

count

und i ∈ {0, ..., count − 1}. xmin und xmax müssen so sein, dass δ > 0. Wenn count == 0 sind die Auswirkungen dieselben wie beim Standardkonstruktor.

5) Konstruiert die Verteilung mit params als Verteilungsparameter.

Parameter

first, last	-	der Bereich der Elemente, die die als Gewichte zu verwendenden Zahlen definieren. Der Typ der Elemente, auf die sich InputIterator bezieht, muss in double konvertierbar sein
weights	-	Initialisierungsliste mit den Gewichten
unary_op	-	unäre Operation, die angewendet wird. Die Signatur der Funktion sollte äquivalent zu folgender sein:  Ret fun(const Type &a); Die Signatur muss nicht const & haben. Der Typ  Type muss so sein, dass ein Objekt vom Typ double dereferenziert und dann implizit in  Type konvertiert werden kann. Der Typ Ret muss so sein, dass ein Objekt vom Typ double dereferenziert und ein Wert vom Typ Ret zugewiesen werden kann. ​
params	-	die Menge der Verteilungsparameter
Typanforderungen
- InputIt muss die Anforderungen von LegacyInputIterator erfüllen.