std::extreme_value_distribution
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                    |   定义于头文件  <random>
  | 
||
|   template< class RealType = double > class extreme_value_distribution;  | 
(C++11 起) | |
生成服从极值分布(又称为耿贝尔 I 型、对数威布尔、费舍尔蒂皮特 II 型)的随机数:
- p(x;a,b) = 
exp⎛1 b 
⎜
⎝
- exp⎛a-x b 
⎜
⎝
⎞a-x b 
⎟
⎠⎞
⎟
⎠ 
std::extreme_value_distribution满足随机数分布 (RandomNumberDistribution) 的所有要求。
模板形参
| RealType | - |  生成器所生成的结果类型。若它不是 float 、 double 或 long double 之一则效果未定义。
 
  | 
成员类型
| 成员类型 | 定义 | 
  result_type
 | 
RealType | 
  param_type
 | 
参数集的类型,见随机数分布 (RandomNumberDistribution) 。 | 
成员函数
|   构造新分布  (公开成员函数)  | |
|   重置分布的内部状态  (公开成员函数)  | |
 生成 | |
|   生成分布中的下个随机数  (公开成员函数)  | |
 特征 | |
|   返回分布参数  (公开成员函数)  | |
|   获取或设置随机参数对象  (公开成员函数)  | |
|   返回最小的潜在生成值  (公开成员函数)  | |
|   返回最大的潜在生成值  (公开成员函数)  | |
非成员函数
|   比较两个分布对象  (函数)  | |
|   执行伪随机数分布的流输入和输出  (函数模板)  | 
示例
运行此代码
#include <algorithm> #include <cmath> #include <iomanip> #include <iostream> #include <map> #include <random> #include <vector> template<int Height = 5, int BarWidth = 1, int Padding = 1, int Offset = 0, bool MinMax = true, class S> void draw_vbars(S const& s) { static_assert((Height > 0) && (BarWidth > 0) && (Padding >= 0) && (Offset >= 0)); const auto repeat_cout = [](auto const& v, int n) { while (n-- > 0) std::cout << v; }; const auto [min, max] = std::minmax_element(std::cbegin(s), std::cend(s)); std::vector<std::div_t> qr; for (float e : s) { qr.push_back(std::div(std::lerp(0.f, Height * 8 , (e - *min) / (*max - *min)), 8)); } for (auto h{Height}; h-- > 0 ;) { repeat_cout(' ', Offset); for (auto [q, r] : qr) { char d[] = "█"; // == { 0xe2, 0x96, 0x88, 0 } if (q < h) { repeat_cout(' ', BarWidth); } else { if (q == h) { d[2] -= (7 - r); } repeat_cout(d, BarWidth); } repeat_cout(' ', Padding); } if (MinMax && Height > 1) { std::cout << "│"; if (h == Height - 1) std::cout << " " << *max; else if (h == 0) std::cout << " " << *min; } std::cout << '\n'; } } int main() { std::random_device rd{}; std::mt19937 gen{rd()}; std::extreme_value_distribution<> d{-1.618f, 1.618f}; const int norm = 10'000; const float cutoff = 0.000'3f; std::map<int, int> hist{}; for(int n=0; n<norm; ++n) { ++hist[std::round(d(gen))]; } std::vector<float> bars; std::vector<int> indices; for(const auto [n,p] : hist) { float x = p*(1.0f/norm); if (x > cutoff) { bars.push_back(x); indices.push_back(n); } } draw_vbars<8,4>(bars); for (int n : indices) { std::cout << " " << std::setw(2) << n << " "; } std::cout << '\n'; }
可能的输出:
               ████ ▂▂▂▂                                                        │ 0.2227
               ████ ████                                                        │
               ████ ████ ▆▆▆▆                                                   │
          ████ ████ ████ ████                                                   │
          ████ ████ ████ ████ ▅▅▅▅                                              │
          ████ ████ ████ ████ ████ ▂▂▂▂                                         │
     ▄▄▄▄ ████ ████ ████ ████ ████ ████ ▂▂▂▂                                    │
▁▁▁▁ ████ ████ ████ ████ ████ ████ ████ ████ ▆▆▆▆ ▃▃▃▃ ▂▂▂▂ ▁▁▁▁ ▁▁▁▁ ▁▁▁▁ ▁▁▁▁ │ 0.0006
 
 -5   -4   -3   -2   -1    0    1    2    3    4    5    6    7    8    9   10外部链接
Weisstein, Eric W. “极值分布”来自 MathWorld--A Wolfram Web Resource 。