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Original

piecewise_constant_distribution (Clase)

Genera una distribución constante a trozos que tiene intervalos de diversos anchos con probabilidad uniforme en cada intervalo.

template<class RealType = double> class piecewise_constant_distribution { public:     // types     typedef RealType result_type;     struct param_type;     // constructor and reset functions     piecewise_constant_distribution();     template<class InputIteratorI, class InputIteratorW>     piecewise_constant_distribution(InputIteratorI firstI, InputIteratorI lastI, InputIteratorW firstW);     template<class UnaryOperation>     piecewise_constant_distribution(initializer_list<RealType> intervals, UnaryOperation weightfunc);     template<class UnaryOperation>     piecewise_constant_distribution(size_t count, RealType xmin, RealType xmax, UnaryOperation weightfunc);     explicit piecewise_constant_distribution(const param_type& parm);     void reset();     // generating functions     template<class URNG>     result_type operator()(URNG& gen);     template<class URNG>     result_type operator()(URNG& gen, const param_type& parm);     // property functions     vector<result_type> intervals() const;     vector<result_type> densities() const;     param_type param() const;     void param(const param_type& parm);     result_type min() const;     result_type max() const; };

RealType

Tipo de resultado de punto flotante, su valor predeterminado es double. Para conocer los posibles tipos, vea <random>.

Esta distribución de muestreo tiene intervalos de diversos anchos con probabilidad uniforme en cada intervalo. Para más información sobre las distribuciones de muestreo, consulte piecewise_linear_distribution (Clase) y discrete_distribution.

En la siguiente tabla encontrará vínculos que llevan a artículos sobre miembros individuales:

piecewise_constant_distribution::piecewise_constant_distribution

piecewise_constant_distribution::intervals

piecewise_constant_distribution::param

piecewise_constant_distribution::operator()

piecewise_constant_distribution::densities

piecewise_constant_distribution::param_type

La función de propiedad intervals() devuelve un vector<RealType> con un conjunto de intervalos almacenados de la distribución.

La función de propiedad densities() devuelve un vector<RealType> con las densidades almacenadas de cada conjunto de intervalos, que ser calculan según los pesos reflejados en los parámetros del constructor.

Para más información sobre las clases de distribución y sus correspondientes miembros, vea <random>.

 

// compile with: /EHsc /W4
#include <random> 
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <string>
#include <map>

using namespace std;

void test(const int s) {

    // uncomment to use a non-deterministic generator
    // random_device rd;
    // mt19937 gen(rd());
    mt19937 gen(1701);

    // Three intervals, non-uniform: 0 to 1, 1 to 6, and 6 to 15
    vector<double> intervals{ 0, 1, 6, 15 };
    // weights determine the densities used by the distribution
    vector<double> weights{ 1, 5, 10 };

    piecewise_constant_distribution<double> distr(intervals.begin(), intervals.end(), weights.begin());

    cout << endl;
    cout << "min() == " << distr.min() << endl;
    cout << "max() == " << distr.max() << endl;
    cout << "intervals (index: interval):" << endl;
    vector<double> i = distr.intervals();
    int counter = 0;
    for (const auto& n : i) {
        cout << fixed << setw(11) << counter << ": " << setw(14) << setprecision(10) << n << endl;
        ++counter;
    }
    cout << endl;
    cout << "densities (index: density):" << endl;
    vector<double> d = distr.densities();
    counter = 0;
    for (const auto& n : d) {
        cout << fixed << setw(11) << counter << ": " << setw(14) << setprecision(10) << n << endl;
        ++counter;
    }
    cout << endl;

    // generate the distribution as a histogram
    map<int, int> histogram;
    for (int i = 0; i < s; ++i) {
        ++histogram[distr(gen)];
    }

    // print results
    cout << "Distribution for " << s << " samples:" << endl;
    for (const auto& elem : histogram) {
        cout << setw(5) << elem.first << '-' << elem.first+1 << ' ' << string(elem.second, ':') << endl;
    }
    cout << endl;
}

int main()
{
    int samples = 100;

    cout << "Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values." << endl;
    cout << "Enter an integer value for the sample count: ";
    cin >> samples;

    test(samples);
}

              
                Use CTRL+Z para omitir la entrada de datos y ejecutar con los valores predeterminados.
                 Escriba un valor entero para el recuento de muestras: 100

min() == 0
max() == 15
intervals (index: interval):
          0:   0.0000000000
          1:   1.0000000000
          2:   6.0000000000
          3:  15.0000000000

densities (index: density):
          0:   0.0625000000
          1:   0.0625000000
          2:   0.0694444444

Distribución de 100 muestras:
    0-1 :::::::
    1-2 ::::::
    2-3 :::::
    3-4 ::::::
    4-5 :::::::
    5-6 ::::::
    6-7 :::
    7-8 ::::::::::
    8-9 ::::::
    9-10 ::::::::::::
   10-11 :::::
   11-12 ::::::
   12-13 :::::::::
   13-14 ::::
   14-15 ::::::::  

Encabezado: <random>

Espacio de nombres: std

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