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Peter Lavreniuk
Asked:2020-09-13 15:09:19 +0000 UTC2020-09-13 15:09:19 +0000 UTC

非随机随机

  • 772

使用时std::default_random_engine，即与不同类型的分配器配合使用（即：std::uniform_int_distribution// std::normal_distribution）std::binomial_distribution。随机总是给出 0。

代码示例：

.... кусок кода где я пытаюсь дать "астеройду" совершенно рандомную позицию на экране.
auto leftScreenSide = diceRoll(0,2);
auto upScreenSide = diceRoll(0,2);
auto leftBound = SCREEN_WIDTH / 2 - 60;
auto rightBound = SCREEN_WIDTH / 2 + 60;
auto upperBound = SCREEN_HEIGHT / 2 + 60;
auto lowerBound = SCREEN_HEIGHT / 2 - 60;

auto _x = 0;
auto _y = 0;
if(leftScreenSide == 0){
    _x = diceRoll(0, leftBound);
}
else{
    _x = diceRoll(rightBound, SCREEN_WIDTH);
}

if(upScreenSide == 0){
    _y = diceRoll(0, upperBound);

}
else{
    _y = diceRoll(lowerBound, SCREEN_HEIGHT);
}

.... собственно сам кусок метода diceRoll
int Asteroid::diceRoll(int lowerBound, int upperBound) {
    std::default_random_engine generator;
    std::binomial_distribution<int> distribution(lowerBound,upperBound);
    int diceRoll =  distribution(generator);
    return diceRoll;
}

据我了解，这个 PRNG（伪随机数生成器）试图通过不同类型的分配器提供或多或少的统一覆盖（当然，每个分配器都以自己的方式覆盖）。如果你想要一个“统一”的覆盖范围，你需要以某种方式“缓存”这个生成器。但这就是为什么生成器给出的第一个值总是 0 ？很可能我做错了什么。

ps：

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3 个回答

  1. Best Answer

    你应该用一些非常随机的东西来初始化你的生成器。好吧，就像在旧版本中一样，rand()建议调用类似srand(time(0)).

    您可以使用random_device. 类型

    default_random_engine generator(random_device{}());
binomial_distribution<int> distribution(5,0.5);
for(int i = 0; i < 10; ++i) cout << distribution(generator) << endl;

    你想在这里得到什么？

    std::binomial_distribution<int> distribution(lowerBound,upperBound);

    参数binomial_distribution是t的最大值和概率p：

    在此处输入图像描述

    看起来您的参数并未准确描述这些值。也许你真的需要uniform_int_distribution？

    • 5

  2. 在方法中，每次执行方法时都会在本地创建Asteroid::diceRoll一个实例，并在它退出时销毁。generator没有初始化序列，因此每个新创建的生成器实例都使用一些默认值进行初始化，default_seed并且每次调用时总是产生相同的序列。

    特定生成器的类型std::default_random_engine取决于实现。这是可能的，并且被使用std::mersenne_twister_engine。对于std::mersenne_twister_engine::default_seed事项5489u。

    你可以写static std::default_random_engine generator。然后，随着连续的调用Asteroid::diceRoll，它将接收不同的值，但该序列将从程序的开始到开始重复。通常这对于重复伪随机但相同的事件是必要的，例如，为了调试。

    您不应该创建许多生成器，而应该使用一个全局对象，或者至少一个thread_local，这样您就不必使用互斥锁。如果使用多个生成器，那么它们的联合值很可能会比从单个生成器获得的值更具依赖性。

    为了说明，让我们举一个极端的例子：两个生成器用相同的值初始化并产生完全相同的序列。因此，例如，将由一对独立但同步的生成器生成的点的坐标x和y都将在对角线上。通常，很少观察到这种退化的情况，但在深度分析中仍然会观察到依赖关系。

    当然，最好自己管理这些生成器实例的初始化。例如，为了调试，设置你的种子，对于实际工作，使用一些变化的数据源std::seed_seq，例如，主生成器的时间/日期，以及这个生成器已经为thread_local其他线程中的生成器生成的序列。

    我希望std::binomial_distribution其他答案中已经指出的构造函数参数的错误（或分配类型的错误选择）可以自行修复。

    • 3

  3. 我们基于 Mersenne Twirl 算法创建了一个高质量的随机整数序列：

    #include <ctime>
#include <random> 

int array[100];
std::mt19937 gen(std::time(0)); //создание объекта класса и закидывание в конструктор зерна
std::uniform_int_distribution<int> diapazon(0, 10); //задание диапазона случайных целых чисел 0...10
for (int i = 0; i < 100; ++i)
    array[i] = diapazon(gen); //генерация массива качественных случ. чисел в диапазоне 0...10

    如果您需要 64 位生成器，请使用std::mt19937_64

    如果您需要随机浮点数，请使用std::uniform_real_distribution<double>

    PS：在此处阅读有关梅森漩涡的信息

    • 1

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