std::generate_canonical

 

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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)

 

Definiert in Header <random>
template< class RealType, std::size_t Bits, class Generator > RealType generate_canonical( Generator& g );		(seit C++11)

Generiert eine zufällige Gleitkommazahl im Bereich [​0​, 1).

Um genügend Entropie zu generieren, wird generate_canonical() genau \(\small k\)k Mal g() aufrufen, wobei \(\small k = \max(1, \lceil \frac{b}{\log_2 R} \rceil)\)k = max(1, ⌈ b / log2 R ⌉) und

• b = std::min(Bits, std::size_t {std::numeric_limits<RealType>::digits}),
• R = g.max() - g.min() + 1.

Parameter

g

-

zu verwendender Generator zur Entropiegewinnung

Rückgabewert

Gleitkommazahl im Bereich [​0​, 1).

Ausnahmen

Keine, außer denen, die von g ausgelöst werden.

Anmerkungen

Einige bestehende Implementierungen haben einen Fehler, der gelegentlich 1.0 zurückgeben kann, wenn RealType float ist GCC #63176 LLVM #18767 MSVC STL #1074. Dies ist LWG Issue 2524.

Beispiel

Zufallszahlen mit 10 Bit Zufälligkeit erzeugen: Dies kann nur k * R verschiedene Werte ergeben.

Führen Sie diesen Code aus

#include <iostream>
#include <random>
 
int main()
{
    std::random_device rd;
    std::mt19937 gen(rd());
    for (int n = 0; n < 10; ++n)
        std::cout << std::generate_canonical<double, 10>(gen) << ' ';
    std::cout << '\n';
}

Mögliche Ausgabe

0.208143 0.824147 0.0278604 0.343183 0.0173263 0.864057 0.647037 0.539467 0.0583497 0.609219

Siehe auch

uniform_real_distribution (C++11)

erzeugt reelle Werte, die gleichmäßig über einen Bereich verteilt sind (Klassenschablone)