


Wie kann ich mit der Boost-Bibliothek gewichtete Zufallszahlen generieren?
Dec 20, 2024 pm 08:14 PMGewichtete Zufallszahlen in Boost
Die Boost-Bibliothek bietet umfangreiche Funktionen zur Zufallszahlengenerierung. Es bietet zwar eine einfache Generierung von Zufallszahlen, es fehlt jedoch die integrierte Unterstützung für gewichtete Zufallszahlen. In diesem Artikel werden Techniken zur Implementierung einer gewichteten Zufallszahlenauswahl mithilfe roher Boost-Funktionen untersucht.
Gewichteter Randomisierungsalgorithmus
Um eine gewichtete Zufallszahl zu generieren, k?nnen wir den folgenden Algorithmus verwenden:
- Berechnen Sie die Summe aller Gewichte.
- Generieren Sie eine Zufallszahl dazwischen 0 und die Summe der Gewichte (einschlie?lich).
- Subtrahieren Sie die Gewichte iterativ von der Zufallszahl, bis sie negativ wird. Der Index des aktuellen Elements ist die ausgew?hlte gewichtete Zahl.
Anpassung an Boost
Dieser Algorithmus kann wie folgt an Boost angepasst werden:
using namespace boost; int weightedRandom(const std::vector<int>& weights) { // Calculate the sum of weights int sum = accumulate(weights.begin(), weights.end(), 0); // Generate a random number between 0 and the sum variate_generator<mt19937, uniform_int_distribution<int>> rand(generator()); int rnd = rand(sum); // Traverse weights and subtract until random number becomes negative for (size_t i = 0; i < weights.size(); ++i) { if (rnd - weights[i] < 0) { return i; } rnd -= weights[i]; } // Should never reach here assert(false); }
Optimierung für gleichbleibende Gewichte
Wenn Gewichte selten ge?ndert werden und die Liste einigerma?en lang ist, k?nnen wir optimieren, indem wir kumulative Gewichtssummen vorab berechnen und die bin?re Suche verwenden.
Reservoir-Stichprobe für unbekannte Listengr??e
Für Listen mit unbekannter Gr??e, Die Probenentnahme aus dem Reservoir kann gewichtet erfolgen Anpassungen.
Fazit
W?hrend Boost keine dedizierte gewichtete Zufallszahlenfunktion hat, erm?glichen die vorgestellten Techniken eine effiziente und genaue Generierung mit rohen Boost-Funktionen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich mit der Boost-Bibliothek gewichtete Zufallszahlen generieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Ja, die überlastung von Funktionen ist eine polymorphe Form in C, speziell kompiliert-Time-Polymorphismus. 1. Funktionsüberladung erm?glicht mehrere Funktionen mit demselben Namen, aber unterschiedlichen Parameterlisten. 2. Der Compiler entscheidet, welche Funktion zur Kompilierung der entsprechenden Parameter zu Kompilierzeit aufgerufen werden soll. 3. Im Gegensatz zum Laufzeitpolymorphismus hat Funktion überladung zur Laufzeit keinen zus?tzlichen Overhead und ist einfach zu implementieren, aber weniger flexibel.

C hat zwei polymorphe Haupttypen: Kompilierungszeitpolymorphismus und Laufzeitpolymorphismus. 1. Die Kompilierungszeitpolymorphismus wird durch Funktion überladung und Vorlagen implementiert, was eine hohe Effizienz bietet, kann jedoch zu Code-Bl?hungen führen. 2. Die Laufzeitpolymorphismus wird durch virtuelle Funktionen und Vererbung implementiert, die Flexibilit?t, aber Leistungsaufwand bietet.

Ja, Polymorphismen in C sind sehr nützlich. 1) Es bietet Flexibilit?t, um eine einfache Erg?nzung neuer Typen zu erm?glichen. 2) f?rdert die Wiederverwendung von Code und reduziert die Duplikation; 3) vereinfacht die Wartung und erleichtert den Code, sich zu erweitern und sich an ?nderungen anzupassen. Trotz der Herausforderungen des Leistungs- und Ged?chtnismanagements sind die Vorteile in komplexen Systemen besonders von Bedeutung.

C DestructorscanleadtoseveralcommonErrors.Toavoidthem: 1) PREVORDDoUbledelTionBysettingPointerstonullPtrorusingsMartPointers.2) Handlexzepionsindrute -byCatchingandLoggingThem.3) UseVirirtualDestructorsinbaseClaStroperPoperPolymorpicdestruction.4

Polymorphismen in C werden in Laufzeitpolymorphismen und Kompilierungs-Zeit-Polymorphismen unterteilt. 1. Die Laufzeit -Polymorphismus wird durch virtuelle Funktionen implementiert, sodass die richtige Methode zur Laufzeit dynamisch aufgerufen werden kann. 2. Die Kompilierungszeitpolymorphismus wird durch Funktionsüberlastung und Vorlagen implementiert, wodurch eine h?here Leistung und Flexibilit?t erzielt wird.

Menschen, die den Python -Transfer zu C studieren. Die direkteste Verwirrung ist: Warum k?nnen Sie nicht wie Python schreiben? Da C, obwohl die Syntax komplexer ist, zugrunde liegenden Kontrollfunktionen und Leistungsvorteile. 1. In Bezug auf die Syntaxstruktur verwendet C Curly -Klammern {} anstelle von Einrückungen, um Codebl?cke zu organisieren, und variable Typen müssen explizit deklariert werden; 2. In Bezug auf das Typensystem und die Speicherverwaltung verfügt C nicht über einen automatischen Mülleimermechanismus und muss den Speicher manuell verwalten und auf die Freigabe von Ressourcen achten. Die Raii -Technologie kann das Ressourcenmanagement unterstützen. 3. In Funktionen und Klassendefinitionen muss C explizit auf Modifikatoren, Konstrukteure und Zerst?rer zugreifen und erweiterte Funktionen wie die überlastung des Bedieners unterstützen. 4. In Bezug auf Standardbibliotheken bietet STL leistungsstarke Container und Algorithmen, muss sich jedoch an generische Programmierideen anpassen. 5

C Polymorphismincludes-Compile-Time, Laufzeit und TemplatePolymorphismus.1) Compile-TimepolymorphismusseFranction undoperatoroverloading Forefficiency.2) RunTimepolymorphismPirtualFunctionsforflexibilit?t.3) templatepolymorphisMenenericProgrammprogrammen

C polymorphismisuniqueduetoitsCombinationofcompile-Timeandruntimepolymorphismus, der Forbothefficiency-Flexibilit?t erlaubt
