std::seed_seq::generate

<metanoindex/>

 

C++

Поддержка компилятором

Автономные и размещённые реализации

Язык

Стандартная библиотека

Заголовки стандартной библиотеки

Требования к именованию

Макросы тестирования функциональности (C++20)

Поддержка языка

Библиотека концептов (C++20)

Библиотека метапрограммирования (C++11)

Библиотека диагностики

Библиотека общих утилит

Библиотека строк

Библиотека контейнеров

Библиотека итераторов

Библиотека диапазонов (C++20)

Библиотека алгоритмов

Библиотека численных данных

Библиотека ввода/вывода

Библиотека локализаций

Регулярные выражения (C++11)

Атомарные операции (C++11)

Библиотека поддержки конкуренции (C++11)

Библиотека файловой системы (C++17)

Технические спецификации

Указатель символов

Внешние библиотеки

 

Библиотека числовых данных

Общие математические функции

Специальные математические функции (C++17)

Математические константы (C++20)

Среда с плавающей точкой (C++11)

Комплексные числа

Числовые массивы

Генерация псевдослучайных чисел

Рациональная арифметика времени компиляции (C++11)

Факторные операции

gcd (C++17)

lcm (C++17)

Интерполяции

midpoint (C++20)

lerp (C++20)

Общие числовые операции

iota (C++11)

ranges::iota (C++23)

accumulate

inner_product

adjacent_difference

partial_sum

reduce (C++17)

transform_reduce (C++17)

inclusive_scan (C++17)

exclusive_scan (C++17)

transform_inclusive_scan (C++17)

transform_exclusive_scan (C++17)

Операции с битами

bit_cast (C++20)

byteswap (C++23)

has_single_bit (C++20)

bit_ceil (C++20)

bit_floor (C++20)

bit_width (C++20)

rotl (C++20)

rotr (C++20)

countl_zero (C++20)

countl_one (C++20)

countr_zero (C++20)

countr_one (C++20)

popcount (C++20)

endian (C++20)

 

Генерация псевдослучайных чисел

Генераторы равномерных случайных битов

uniform_random_bit_generator (C++20)

Генераторы и адаптеры генераторов

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)

Недетерминированный генератор

random_device (C++11)

Распределения

Равномерные распределения

uniform_int_distribution (C++11)

uniform_real_distribution (C++11)

generate_canonical (C++11)

Распределения Бернулли

bernoulli_distribution (C++11)

binomial_distribution (C++11)

negative_binomial_distribution (C++11)

geometric_distribution (C++11)

Распределения Пуассона

poisson_distribution (C++11)

exponential_distribution (C++11)

gamma_distribution (C++11)

weibull_distribution (C++11)

extreme_value_distribution (C++11)

Нормальные распределения

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)

Распределения выборки

discrete_distribution (C++11)

piecewise_constant_distribution (C++11)

piecewise_linear_distribution (C++11)

Последовательности настройки

seed_seq (C++11)

Библиотека C

rand

srand

RAND_MAX

 

std::seed_seq

Функции-члены

seed_seq::seed_seq

seed_seq::generate

seed_seq::size

seed_seq::param

 

<tbody> </tbody>

template< class RandomIt > void generate( RandomIt begin, RandomIt end );		(начиная с C++11)

Заполняет диапазон [begin, end) с беззнаковых целых значений i, 0 ≤ i < 232
, на основе данных, первоначально предусмотренных в конструкторе этого seed_seq. Полученные значения распределены в течение всего 32-битном диапазоне, даже если начальные значения были сильно смещены.

Оригинал:

Fills the range [begin, end) with unsigned integer values i, 0 ≤ i < 232
, based on the data originally provided in the constructor of this seed_seq. The produced values are distributed over the entire 32-bit range even if the initial values were strongly biased.

Текст был переведён автоматически используя Переводчик Google.
Вы можете проверить и исправить перевод. Для инструкций щёлкните сюда.

Используется следующий алгоритм (адаптировано из инициализации последовательности Мерсенна Twister генератор Makoto Matsumoto and Takuji Nishimura, включая улучшения, внесенные Mutsuo Saito in 2007)

Оригинал:

The following algorithm is used (adapted from the initialization sequence of the Mersenne Twister generator by Makoto Matsumoto and Takuji Nishimura, incorporating the improvements made by Mutsuo Saito in 2007)

Текст был переведён автоматически используя Переводчик Google.
Вы можете проверить и исправить перевод. Для инструкций щёлкните сюда.

• Если begin == end, ничего не делать. В противном случае

  Оригинал:

  If begin == end, do nothing. Otherwise,

  Текст был переведён автоматически используя Переводчик Google.
  Вы можете проверить и исправить перевод. Для инструкций щёлкните сюда.

• Во-первых, установить каждый элемент выходного диапазона на значение 0x8b8b8b8b

  Оригинал:

  First, set each element of the output range to the value 0x8b8b8b8b

  Текст был переведён автоматически используя Переводчик Google.
  Вы можете проверить и исправить перевод. Для инструкций щёлкните сюда.

• Преобразование элементов выходного диапазона в соответствии со следующим алгоритмом:

  Оригинал:

  Transform the elements of the output range according to the following algorithm:

  Текст был переведён автоматически используя Переводчик Google.
  Вы можете проверить и исправить перевод. Для инструкций щёлкните сюда.

For k = 0,..., m-1

где m=max(s+1, n)

Оригинал:

where m=max(s+1, n)

Текст был переведён автоматически используя Переводчик Google.
Вы можете проверить и исправить перевод. Для инструкций щёлкните сюда.

and n=begin-end
and s=v.size()

и v является частным контейнер, содержащий значения, первоначально предусмотренных конструктору этого объекта seed_seq,

Оригинал:

and v is the private container holding the values originally provided by the constructor of this seed_seq object,

Текст был переведён автоматически используя Переводчик Google.
Вы можете проверить и исправить перевод. Для инструкций щёлкните сюда.

1. begin[k+p] += r1
2. begin[k+q] += r2
3. begin[k] = r2,

где p=(n-t)/2

Оригинал:

where p=(n-t)/2

Текст был переведён автоматически используя Переводчик Google.
Вы можете проверить и исправить перевод. Для инструкций щёлкните сюда.

and q=p+t
and t=(n >= 623) ? 11 : (n >= 68) ? 7 : (n >= 39) ? 5 : (n >= 7) ? 3 : (n - 1) / 2
and r1=1664525 * T(begin[k]^begin[k+p]^begin[k−1])
and T(x) = x ^ (x << 27)
and r2=r1+s if k==0, r2=r1 + k%n + v[k-1] if 0<k<=s, r2=r1 + k%n if k>s.

For k = m,..., m+n-1,

1. begin[k+p] ^= r3
2. begin[k+q] ^= r4
3. begin[k]=r4

где r3 = 1566083941 * T(begin[k]+begin[k+p]+begin[k-1])

Оригинал:

where r3 = 1566083941 * T(begin[k]+begin[k+p]+begin[k-1])

Текст был переведён автоматически используя Переводчик Google.
Вы можете проверить и исправить перевод. Для инструкций щёлкните сюда.

and r4=r3 - k%n

где все расчеты производятся modulo 232
и где индексации выходного диапазона (begin[x]) берется modulo n.

Оригинал:

where all calculations are performed modulo 232
and where the indexing of the output range (begin[x]) is taken modulo n.

Текст был переведён автоматически используя Переводчик Google.
Вы можете проверить и исправить перевод. Для инструкций щёлкните сюда.

Параметры

begin, end	—	изменяемые произвольным доступом итераторы std::iterator_traits<>::value_type которого является беззнаковое целое число типа подходят для хранения 32-разрядных значений Оригинал: mutable random-access iterators whose std::iterator_traits<>::value_type is an unsigned integer type suitable for storing 32-bit values Текст был переведён автоматически используя Переводчик Google. Вы можете проверить и исправить перевод. Для инструкций щёлкните сюда.
Требования к типам
- RandomIt должен соответствовать требованиям RandomAccessIterator.

Возвращаемое значение

нет, результаты записываются в [begin, end) диапазон.

Оригинал:

none, the results are written to the [begin, end) range.

Текст был переведён автоматически используя Переводчик Google.
Вы можете проверить и исправить перевод. Для инструкций щёлкните сюда.

Пример

Запустить этот код

#include <random>
#include <iostream>

int main()
{
    std::seed_seq seq({1,2,3,4,5});
    std::vector<std::uint32_t> seeds(10);
    seq.generate(seeds.begin(), seeds.end());
// Step 1: fill with 0x8b8b8b8b
// seeds = {2341178251, 2341178251, 2341178251, 2341178251, 2341178251,
//          2341178251, 2341178251, 2341178251, 2341178251, 2341178251 }
//
// Step 2:
// n = 10, s = 5, t = 3, p = 3, q = 6, m = 10
//
// First iteration, k = 0; r1 = 1371501266, r2 = 1371501271
//
// seeds = {1371501271, 2341178251, 2341178251, 3712679517, 2341178251,
//          2341178251, 3712679522, 2341178251, 2341178251, 2341178251 }
//
// Iterations from k = 1 to k = 5 (r2 = r1 + k%n + v[k-1])
//
// r1 = 2786190137, 3204727651, 4173325571, 1979226628, 401983366
// r2 = 2786190139, 3204727655, 4173325577, 1979226636, 401983376
//
// seeds = {3350727907, 3188173515, 3204727655, 4173325577, 1979226636,
//           401983376, 3591037797, 2811627722, 1652921976, 2219536532 }
//
// Iterations from k = 6 to k = 9 (r2 = r1 + k%n)
//
// r1 = 2718637909, 1378394210, 2297813071, 1608643617
// r2 = 2718637915, 1378394217, 2297813079, 1608643626
//
// seeds = { 434154821, 1191019290, 3237041891, 1256752498, 4277039715,
//          2010627002, 2718637915, 1378394217, 2297813079, 1608643626 }
//
// Step 3
// iterations from k = 10 to k = 19, using ^= to modify the output
//
// r1 = 1615303485, 3210438310, 893477041, 2884072672, 1918321961,
// r2 = 1615303485, 3210438309, 893477039, 2884072669, 1918321957
//
// seeds = { 303093272, 3210438309,  893477039, 2884072669, 1918321957,
//          1117182731, 1772877958, 2669970405, 3182737656, 4094066935 }
//
// r1 =  423054846, 46783064, 3904109085, 1534123446, 1495905687
// r2 =  423054841, 46783058, 3904109078, 1534123438, 1495905678
//
// seeds = { 4204997637, 4246533866, 1856049002, 1129615051, 690460811,
//           1075771511,   46783058, 3904109078, 1534123438, 1495905678 }

    for(std::uint32_t n : seeds)
        std::cout << n << '\n';
}

Вывод:

4204997637
4246533866
1856049002
1129615051
690460811
1075771511
46783058
3904109078
1534123438
1495905678