Получить true или false с заданной вероятностью
Я пытаюсь написать функцию на c++, которая вернет true или false на основе заданной вероятности. Так, например, если заданная вероятность равна 0,634, то 63,4% времени функция будет возвращать true. Я пробовал разные вещи и потерпел неудачу. Любой помочь?
2 ответов
если вы хотите сделать это в C++11, вы можете использовать его различные движки случайных чисел в сочетании с uniform_real_distribution
обеспечить хороший результат. Следующий код демонстрирует:
#include <random>
std::knuth_b rand_engine; // replace knuth_b with one of the engines listed below
std::uniform_real_distribution<> uniform_zero_to_one(0.0, 1.0);
bool random_bool_with_prob( double prob ) // probability between 0.0 and 1.0
{
return uniform_zero_to_one(rand_engine) >= prob;
}
можно использовать bernoulli_distribution
, который непосредственно дает вам bool
с заданной вероятностью. Вероятность того, что это займет, - это вероятность возвращения true, поэтому это именно то, что вам нужно:
#include <random>
std::knuth_b rand_engine; // replace knuth_b with one of the engines listed below
bool random_bool_with_prob( double prob ) // probability between 0.0 and 1.0
{
std::bernoulli_distribution d(prob);
return d(rand_engine);
}
если ваша вероятность фиксирована, то вы можете переместить ее из функция выглядит так:
#include <random>
std::knuth_b rand_engine; // replace knuth_b with one of the engines listed below
std::bernoulli_distribution random_bool_generator( prob ); // replace "prob" with your probability
bool random_bool()
{
return random_bool_generator( rand_engine );
}
или если вы хотите получить еще более причудливым, вы можете связать их вместе:
#include <random>
#include <functional>
std::knuth_b rand_engine; // replace knuth_b with one of the engines listed below
std::bernoulli_distribution random_bool_generator( prob ); // replace "prob" with your probability
auto random_bool = std::bind( random_bool_generator, rand_engine )
// Now call random_bool() to get your random boolean with the specified probability.
вы можете заменить knuth_b
С любым из стандартных двигателей:
std::linear_congruential_engine
std::mersenne_twister_engine
std::subtract_with_carry_engine
или многие другие, которые являются версиями выше, параметризованы различными способами. Моя ссылка перечисляет следующее:
-
std::default_random_engine
(реализация определенный.) std::minstd_rand0
std::minstd_rand
std::mt19937
std::mt19337_64
std::ranlux24_base
std::ranlux48_base
std::ranlux24
std::ranlux48
std::knuth_b
и если этого недостаточно, есть некоторые стандартные адаптеры, которые могут еще больше нарушить последовательность случайных чисел:
-
std::discard_block_engine
который адаптирует двигатель, отбрасывая заданное число генерируемые значения каждый раз. -
std::independent_bits_engine
, который адаптирует двигатель для получения случайных величин с заданным количеством битов. (Не важно для вашей конкретной потребности.) -
std::shuffle_order_engine
который адаптирует двигатель путем перестановки порядка их генерируемых значений.
генераторы во втором списке являются производными от базовых генераторов в первом списке, либо с конкретными параметрами, адаптерами или обоими. Например, knuth_b
эквивалентно shuffle_order_engine< linear_congruential_engine< uint32_t, 16807, 0, 2147483647>, 256>
, согласно моему справочнику. (Стандартная Библиотека C++, Второе Издание, Николаем Джосутису, многие контрольной работы.)
вы можете найти более подробную информацию в интернете, в том числе это краткое введение здесь:http://en.wikipedia.org/wiki/C++11#Extensible_random_number_facility
здесь больше документации:http://en.cppreference.com/w/cpp/numeric/random
вы, вероятно, хотите чтобы изменить объявление rand_engine
выше, чтобы обеспечить семя. В приведенном выше примере используется семя по умолчанию. Смотри cppreference.com как посеять его, если вы хотите другое семя.
#include <stdlib.h>
bool prob_true(double p){
return rand()/(RAND_MAX+1.0) < p;
}
логика:
rand()
возвращает случайное число между 0
и RAND_MAX
(включая оба), с равной вероятностью для каждого номера. Итак, разделив результат на RAND_MAX
мы получаем случайное число между 0
и 1
. Это позволяет нам выбрать район - в вашем примере 63.4% этого сегмента, например,0
to 0.634
- и проверьте, упал ли результат в этой области.
теперь приходит сложная часть: мы не хотим, чтобы получить оба 0
и 1
! Почему? Потому что мы хотим вероятности 0
чтобы никогда не быть правдой, поэтому нам нужны <p
(вместо <=p
) - так что когда p=0
вы никогда не получите истинного.
однако, если вы также можете иметь 1
в результате, то в случае, когда p=1
есть очень маленький шанс, что вы получите ложную!
вот почему вместо деления на MAX_RAND
поделить на MAX_RAND+1.0
. Также обратите внимание, что я добавил 1.0
вместо 1
чтобы превратить число в a double (в противном случае я могу получить переполнение, если MAX_RAND==INT_MAX
)
наконец, вот альтернативная реализация без разделения:
#include <stdlib.h>
bool prob_true(double p){
return rand() < p * (RAND_MAX+1.0);
}