Пространства имён
Варианты
Действия

std::discrete_distribution::discrete_distribution

Материал из cppreference.com

 
 
Numerics библиотеки
Общие математические функции
Плавающей точкой окружающей среды
Комплексные числа
Числовых массивов
Псевдослучайных чисел поколения
Во время компиляции рациональной арифметики (C++11)
Generic числовые операции
Оригинал:
Generic numeric operations
Текст был переведён автоматически используя Переводчик Google.
Вы можете проверить и исправить перевод. Для инструкций щёлкните сюда.
iota(C++11)
accumulate
inner_product
adjacent_difference
partial_sum
 
Псевдослучайных чисел поколения
Двигатели и адаптеры
Оригинал:
Engines and engine adaptors
Текст был переведён автоматически используя Переводчик Google.
Вы можете проверить и исправить перевод. Для инструкций щёлкните сюда.
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)
Генераторы
Оригинал:
Generators
Текст был переведён автоматически используя Переводчик Google.
Вы можете проверить и исправить перевод. Для инструкций щёлкните сюда.
random_device(C++11)
Распределения
Оригинал:
Distributions
Текст был переведён автоматически используя Переводчик Google.
Вы можете проверить и исправить перевод. Для инструкций щёлкните сюда.
Равномерное распределение
Оригинал:
Uniform distributions
Текст был переведён автоматически используя Переводчик Google.
Вы можете проверить и исправить перевод. Для инструкций щёлкните сюда.
uniform_int_distribution(C++11)
uniform_real_distribution(C++11)
generate_canonical(C++11)
Бернулли распределения
Оригинал:
Bernoulli distributions
Текст был переведён автоматически используя Переводчик Google.
Вы можете проверить и исправить перевод. Для инструкций щёлкните сюда.
bernoulli_distribution(C++11)
binomial_distribution(C++11)
negative_binomial_distribution(C++11)
geometric_distribution(C++11)
Распределения Пуассона
Оригинал:
Poisson distributions
Текст был переведён автоматически используя Переводчик Google.
Вы можете проверить и исправить перевод. Для инструкций щёлкните сюда.
poisson_distribution(C++11)
exponential_distribution(C++11)
gamma_distribution(C++11)
weibull_distribution(C++11)
extreme_value_distribution(C++11)
Нормальное распределение
Оригинал:
Normal distributions
Текст был переведён автоматически используя Переводчик Google.
Вы можете проверить и исправить перевод. Для инструкций щёлкните сюда.
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)
Выборка распределения
Оригинал:
Sampling distributions
Текст был переведён автоматически используя Переводчик Google.
Вы можете проверить и исправить перевод. Для инструкций щёлкните сюда.
discrete_distribution(C++11)
piecewise_constant_distribution(C++11)
piecewise_linear_distribution(C++11)
Семенной последовательности
Оригинал:
Seed Sequences
Текст был переведён автоматически используя Переводчик Google.
Вы можете проверить и исправить перевод. Для инструкций щёлкните сюда.
seed_seq(C++11)
C библиотеки
Оригинал:
C library
Текст был переведён автоматически используя Переводчик Google.
Вы можете проверить и исправить перевод. Для инструкций щёлкните сюда.
rand
srand
RAND_MAX
 
std::discrete_distribution
Функции-члены
discrete_distribution::discrete_distribution
discrete_distribution::reset
Поколение
Оригинал:
Generation
Текст был переведён автоматически используя Переводчик Google.
Вы можете проверить и исправить перевод. Для инструкций щёлкните сюда.
discrete_distribution::operator()
Характеристики
Оригинал:
Characteristics
Текст был переведён автоматически используя Переводчик Google.
Вы можете проверить и исправить перевод. Для инструкций щёлкните сюда.
discrete_distribution::probabilities
discrete_distribution::param
discrete_distribution::min
discrete_distribution::max
Функции, не являющиеся членами
operator==
operator!=
operator<<
operator>>
 
discrete_distribution();
(1) (начиная с C++11)
template< class InputIt >
discrete_distribution( InputIt first, InputIt last );
(2) (начиная с C++11)
discrete_distribution( std::initializer_list<double> weights );
(3) (начиная с C++11)
template< class UnaryOperation >

discrete_distribution( std::size_t count, double xmin, double xmax,

                       UnaryOperation unary_op );
(4) (начиная с C++11)
explicit discrete_distribution( const param_type& params );
(2) (начиная с C++11)
Создает новый объект распределения.
Оригинал:
Constructs a new distribution object.
Текст был переведён автоматически используя Переводчик Google.
Вы можете проверить и исправить перевод. Для инструкций щёлкните сюда.
1)
Конструктор по умолчанию. Создает распределения с веса. Это распределение всегда будет генерировать 0.
Оригинал:
Default constructor. Constructs the distribution with weights . This distribution will always generate 0.
Текст был переведён автоматически используя Переводчик Google.
Вы можете проверить и исправить перевод. Для инструкций щёлкните сюда.
2)
Создает распределение веса в диапазоне [first, last). Если first == last, эффекты такие же, как из конструктора по умолчанию.
Оригинал:
Constructs the distribution with weights in the range [first, last). If first == last, the effects are the same as of the default constructor.
Текст был переведён автоматически используя Переводчик Google.
Вы можете проверить и исправить перевод. Для инструкций щёлкните сюда.
3)
Создает распределение веса в weights. Эффективно называет initializer_list(weigths.begin(), weights.end()).
Оригинал:
Constructs the distribution with weights in weights. Effectively calls initializer_list(weigths.begin(), weights.end()).
Текст был переведён автоматически используя Переводчик Google.
Вы можете проверить и исправить перевод. Для инструкций щёлкните сюда.
4)
Создает распределения с count весов, которые создаются с помощью функции unary_op. Каждый из весов равна w
i
= unary_op(xmin + δ/2 + i · δ)
, где δ =
(xmax − xmin)
count
и i ∈ {0, ..., count−1}. xmin и xmax должна быть такой, чтобы δ > 0. Если count == 0 эффекты такие же, как из конструктора по умолчанию.
Оригинал:
Constructs the distribution with count weights that are generated using function unary_op. Each of the weights is equal to w
i
= unary_op(xmin + δ/2 + i · δ)
, where δ =
(xmax − xmin)
count
and i ∈ {0, ..., count−1}. xmin and xmax must be such that δ > 0. If count == 0 the effects are the same as of the default constructor.
Текст был переведён автоматически используя Переводчик Google.
Вы можете проверить и исправить перевод. Для инструкций щёлкните сюда.
5)
Создает распределения с params как распределение параметров.
Оригинал:
Constructs the distribution with params as the distribution parameters.
Текст был переведён автоматически используя Переводчик Google.
Вы можете проверить и исправить перевод. Для инструкций щёлкните сюда.

[править] Параметры

first, last -
диапазон элементов, определяющих число для использования в качестве весов. Тип элементов отнесенных InputIterator должны быть конвертированы в double
Оригинал:
the range of elements defining the numbers to use as weights. The type of the elements referred by InputIterator must be convertible to double
Текст был переведён автоматически используя Переводчик Google.
Вы можете проверить и исправить перевод. Для инструкций щёлкните сюда.
weights -
инициализатор список, содержащий веса
Оригинал:
initializer list containing the weights
Текст был переведён автоматически используя Переводчик Google.
Вы можете проверить и исправить перевод. Для инструкций щёлкните сюда.
unary_op - unary operation function object that will be applied.

The signature of the function should be equivalent to the following:

 Ret fun(const Type &a);

The signature does not need to have const &.
Тип Type должен быть таков, что объект типа double может быть разыменован и затем неявно преобразован в Type. Тип Ret должен быть таков, что объект типа double может быть разыменован, а результату разыменования присвоено значение типа Ret. ​

params -
Распределение параметров
Оригинал:
the distribution parameter set
Текст был переведён автоматически используя Переводчик Google.
Вы можете проверить и исправить перевод. Для инструкций щёлкните сюда.
Требования к типам
-
InputIt должен соответствовать требованиям InputIterator.