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std:: extreme_value_distribution

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(C++11)
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(C++11)
(C++11)
(C++11)
(C++11)
(C++11)
(C++11)
Sampling distributions
(C++11)
(C++11)
(C++11)
std::extreme_value_distribution
定义于头文件 <random>
template < class RealType = double >
class extreme_value_distribution ;
(C++11 起)

生成符合 广义极值分布 （亦称冈贝尔I型分布、对数-威布尔分布、费希尔-蒂皮特I型分布）的随机数：

p(x;a,b) =
1
b
exp ⎛
⎜
⎝
a-x
b
- exp ⎛
⎜
⎝
a-x
b
⎞
⎟
⎠ ⎞
⎟
⎠

std::extreme_value_distribution 满足 RandomNumberDistribution 的所有要求。

目录

模板参数

RealType - 生成器产生的结果类型。若该类型不是 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 (C++11) RealType
param_type (C++11) 参数集的类型，参见 RandomNumberDistribution 。

成员函数

(C++11)
构造新的分布
(公开成员函数)
(C++11)
重置分布的内部状态
(公开成员函数)
生成
(C++11)
生成分布中的下一个随机数
(公开成员函数)
特性
(C++11)
返回分布参数
(公开成员函数)
(C++11)
获取或设置分布参数对象
(公开成员函数)
(C++11)
返回可能生成的最小值
(公开成员函数)
(C++11)
返回可能生成的最大值
(公开成员函数)

非成员函数

(C++11) (C++11) (removed in C++20)
比较两个分布对象
(函数)
(C++11)
对伪随机数分布执行流输入和输出操作
(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, class Seq>
void draw_vbars(Seq&& s, const bool DrawMinMax = true)
{
    static_assert(0 < Height and 0 < BarWidth and 0 <= Padding and 0 <= Offset);
    auto cout_n = [](auto&& v, int n = 1)
    {
        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 (typedef decltype(*std::cbegin(s)) V; V e : s)
        qr.push_back(std::div(std::lerp(V(0), 8 * Height,
                                        (e - *min) / (*max - *min)), 8));
    for (auto h{Height}; h-- > 0; cout_n('\n'))
    {
        cout_n(' ', Offset);
        for (auto dv : qr)
        {
            const auto q{dv.quot}, r{dv.rem};
            unsigned char d[]{0xe2, 0x96, 0x88, 0}; // 完整方块: '█'
            q < h ? d[0] = ' ', d[1] = 0 : q == h ? d[2] -= (7 - r) : 0;
            cout_n(d, BarWidth), cout_n(' ', Padding);
        }
        if (DrawMinMax && Height > 1)
            Height - 1 == h ? std::cout << "┬ " << *max:
                          h ? std::cout << "│ "
                            : std::cout << "┴ " << *min;
    }
}
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)
        if (const float x = p * (1.0f / norm); x > cutoff)
        {
            bars.push_back<span class="

外部链接

Weisstein, Eric W. "Extreme Value Distribution." 摘自 MathWorld —— 一个 Wolfram 网络资源。