平台网站建设后台源码,深圳最好的公司,网站死链接提交,server2008部署网站最近准备刷题#xff0c;打算简单封装下随机数生成器#xff0c;方便产生测试数据。C11的STL提供了很多分布类型#xff0c;我比较常用的是均匀分布#xff0c;均匀分布的值有两种类型#xff0c;一类是整数#xff0c;另一类是浮点数#xff0c;STL根据值的类型定义了两…最近准备刷题打算简单封装下随机数生成器方便产生测试数据。C11的STL提供了很多分布类型我比较常用的是均匀分布均匀分布的值有两种类型一类是整数另一类是浮点数STL根据值的类型定义了两个函数 std::uniform_int_distribution 和 std::uniform_real_distribution 。为了方便使用我期望在使用的时候通过函数模板的实参推导出要生成的数值类型而不是显式指定要生成的数值类型。
判断模板实参类型
上面这个需求很简单最开始想到的方式是对模板实参推断的类型进行判断根据判断结果做不同的处理。
#include random
#include type_traits
#include functional
#include limitsstd::default_random_engine e;templatetypename T_
void Randoms(size_t counts, T_ min, T_ max) {std::functionT_() distribute_;if (std::is_integralT_::value) {// lambdadistribute_ []() {// 类模板特化 默认result_type int;std::uniform_int_distribution u(min, max);return u(e);};} else {// 类模板特化 默认result_type double;std::uniform_real_distribution u(min, max);// std::bind// 成员函数返回值默认类型为doubleusing type_ double (std::uniform_real_distribution::*)(std::default_random_engine );distribute_ std::bind(static_casttype_(std::uniform_real_distribution::operator()),u,e);}for (int i 0; i counts; i) {std::cout distribute_() ;}std::cout std::endl;
}int main(int argc, char **argv) {Randoms(5,std::numeric_limitsstd::size_t::min(),std::numeric_limitsstd::size_t::max());Randoms(5, -0.5, 0.5);return 0;
}从这个测试实例的结果来看产生的数值远远超过了默认的 int 类型所能表示的数值然后去看了看具体实现。下面代码是MinGW中GCC的实现版本从实现中可以看出均匀分布的类模板重载了函数调用运算符接收两个参数一个是均匀分布的随机数生成器第二个是参数类型。首先定义了三个类型别名
生成器的结果类型 _Gresult_type无符号的结果类型 __utype由于类模板推断的结果类型是 int_utype 的实际类型就是 unsigned int生成器的结果类型和无符号的结果类型的共同类型 __uctype, 该类型只有当 _Gresult_type 和 __utype 可以相互转换才存在这个过程实际就是类型转换。
随后使用 __uctype类型别名又定义了下面几个关键的变量简单来看生成器相关的属性值(如最大、最小值等)与随机数引擎有关只要随机数引擎不变生成器的属性值应该就不会变至于属性值到底变不变以及是否与随机数种子有关等待以后有时间再看看那部分源码怎么写的目前就按不变来理解。
__urngmin 表示生成器的最小值不会改变__urngmax 表示生成器的最大值不会改变__urngrange 表示生成器的数值范围不会改变__urange 表示参数类型的数值范围在放大操作时会随着递归进行改变__ret 表示返回结果的一部分加上参数范围的最小值即为最终的随机数结果。
当生成器的范围超过了参数类型的范围那么生成器生成的数值则可能超过参数类型的范围这时候就需要进行缩小操作。缩小操作首先计算出缩小因子然后根据缩小因子计算出缩小后符合参数类型的生成器的最大值只要生成器生成的值超过了允许的最大值则继续生成下一个直至生成符合要求的数值最后将生成器的数值按比例缩小。
当生成器的范围低于参数类型的范围那么就无法生成超过生成器范围低于参数类型范围的数值这时候就需要进行放大操作。放大操作是一个循环递归递归终止的条件则是生成器的范围大于等于参数类型的范围当生成器生成的值超过了参数类型的范围说明生成的数值不正确需要继续重新生成。根据随机数计算公式可以看到high 的区间是 [0,urange / (urngrange 1)] low 的区间是 [0, urngrange]这两个区间左右两侧都是闭区间那么根据 (urngrange 1) * high low 计算的区间则是[0,urange low]因此生成的数值可能比 urange 大这个可能性被第一个循环条件处理了。从循环的条件看还有一个判断条件这个条件还没太理解初步猜测与数值溢出有一定关系。如果 __tmp 已经处于最大值此时再加上一个非0的随机数那么则可能超过 __ret 本身所能表示的范围导致溢出。
template typename _IntType
template typename _UniformRandomNumberGenerator
typename uniform_int_distribution_IntType::result_type
uniform_int_distribution_IntType::
operator()(_UniformRandomNumberGenerator __urng,const param_type __param)
{typedef typename _UniformRandomNumberGenerator::result_type_Gresult_type;typedef typename std::make_unsignedresult_type::type __utype;typedef typename std::common_type_Gresult_type, __utype::type__uctype;const __uctype __urngmin __urng.min();const __uctype __urngmax __urng.max();const __uctype __urngrange __urngmax - __urngmin;const __uctype __urange __uctype(__param.b()) - __uctype(__param.a());__uctype __ret;if (__urngrange __urange){// downscalingconst __uctype __uerange __urange 1; // __urange can be zeroconst __uctype __scaling __urngrange / __uerange;const __uctype __past __uerange * __scaling;do__ret __uctype(__urng()) - __urngmin;while (__ret __past);__ret / __scaling;}else if (__urngrange __urange){// upscaling/*Note that every value in [0, urange]can be written uniquely as(urngrange 1) * high lowwherehigh in [0, urange / (urngrange 1)]andlow in [0, urngrange].*/__uctype __tmp; // wraparound controldo{const __uctype __uerngrange __urngrange 1;__tmp (__uerngrange * operator()(__urng, param_type(0, __urange / __uerngrange)));__ret __tmp (__uctype(__urng()) - __urngmin);} while (__ret __urange || __ret __tmp);}else__ret __uctype(__urng()) - __urngmin;return __ret __param.a();
}std::enable_if 模板元方法
std::enable_if 的定义如下
template bool B, class T void
struct enable_if;std::enable_if 实现的功能是根据类模板参数 B 来决定是否定义类型 T 。它是一种元函数利用 SFINAE 根据类型特征有条件地从重载解析中删除函数并为不同的类型特征提供单独的函数重载和特化 std :: enable_if 可用作附加函数参数不适用于运算符重载返回类型不适用于构造函数和析构函数或用作类模板或函数模板参数。参考 https://en.cppreference.com/w/cpp/types/enable_if SFINAE 是 “Substitution Failure Is Not An Error” 的简写表示替换失败不是错误这个规则在函数模板的重载解析中经常被使用当特化发生替换失败时这个特化会被从函数集中删除掉而不是导致一个编译错误。 根据这个原则只要通过返回值进行区分就能实现这两个函数的封装了非常简单明了。
#include random
#include type_traits
#include functional
#include limits
#include algorithmclass Randoms {
public:templatetypename T_std::vectorT_ operator()(std::size_t counts, T_ min, T_ max) {std::vectorT_ vec;vec.reserve(counts);for (int i 0; i counts; i) {vec.push_back(generate_(min, max));}return std::move(vec);}private:std::default_random_engine e;templatetypename T_std::enable_if_tstd::is_integralT_::value, T_generate_(T_ min, T_ max) {std::uniform_int_distributionT_ u(min, max);return u(e);}templatetypename T_std::enable_if_tstd::is_floating_pointT_::value, T_generate_(T_ min, T_ max) {std::uniform_real_distributionT_ u_real(min, max);return u_real(e);}
};int main(int argc, char **argv) {auto int_result Randoms()(5,std::numeric_limitsstd::size_t::min(),std::numeric_limitsstd::size_t::max());auto real_result Randoms()(5, -0.5, 0.5);for (const auto ci : int_result) {std::cout ci ;}std::cout std::endl;std::for_each(real_result.cbegin(),real_result.cend(),[](const auto cr) { std::cout cr ; });std::cout std::endl;return 0;
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