


Gewichtete Zufallszahlengenerierung
Die Auswahl von Zufallszahlen mit bestimmten Wahrscheinlichkeiten ist eine häufige Aufgabe in der Programmierung. Der Zufallszahlengenerator von Boost bietet eine bequeme Möglichkeit, Elemente mit gewichteten Wahrscheinlichkeiten auszuwählen.
Stellen Sie sich das Szenario vor, in dem Sie eine Zufallszahl zwischen 1 und 3 mit den folgenden Gewichten auswählen möchten:
- 1: 90 %
- 2: 56 %
- 3: 4 %
Algorithmus
Boost verfügt nicht über eine integrierte Funktionalität zur gewichteten Zufallszahlengenerierung. Es gibt jedoch einen einfachen Algorithmus, der angewendet werden kann:
- Berechnen Sie das Gesamtgewicht:Summieren Sie die Gewichte aller Artikel.
- Generieren Sie ein Zufallszahl:Wählen Sie eine Zufallszahl zwischen 0 und dem Gesamtgewicht.
- Durchlaufen Gewichte: Gehen Sie das Gewicht jedes Artikels durch und subtrahieren Sie es von der Zufallszahl, bis die Zahl kleiner wird als das Gewicht des aktuellen Artikels.
- Artikel zurückgeben: Der Artikel, der der Position entspricht, an der er sich befindet Die Zufallszahl wurde negativ und ist das ausgewählte Element.
Code Beispiel
In Boost unter Verwendung des Zufallszahlengenerators random_device und mt19937:
std::mt19937 rng(std::random_device{}()); int total_weight = 90 + 56 + 4; for (int i = 0; i <p><strong>Optimierungen</strong></p><p>Wenn sich Gewichte selten ändern und zufällig sind Da Kommissionierungen häufig vorkommen, kann eine Optimierung angewendet werden, indem die kumulative Gewichtssumme in jedem Artikel gespeichert wird. Dies ermöglicht einen effizienteren binären Suchansatz.</p><p>Wenn außerdem die Anzahl der Elemente unbekannt, aber die Gewichte bekannt sind, kann die Reservoirstichprobe für die Generierung gewichteter Zufallszahlen angepasst werden.</p>
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann der Zufallszahlengenerator von Boost für die Auswahl gewichteter Zufallszahlen verwendet werden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Die DOM- und SAX -Methoden können verwendet werden, um XML -Daten in C. 1) DOM -Parsen XML in Speicher zu analysieren, für kleine Dateien geeignet, können jedoch viel Speicher in Anspruch nehmen. 2) SAX-Parsing ist ereignisgetrieben und für große Dateien geeignet, kann jedoch nicht zufällig zugegriffen werden. Die Auswahl der richtigen Methode und Optimierung des Codes kann die Effizienz verbessern.

C wird aufgrund seiner hohen Leistung und Flexibilität in den Bereichen Spieleentwicklung, eingebettete Systeme, Finanztransaktionen und wissenschaftliches Computing häufig eingesetzt. 1) In der Spielentwicklung wird C für effizientes Grafikwiedergabe und Echtzeit-Computing verwendet. 2) In eingebetteten Systemen machen Cs Speicherverwaltung und Hardware -Steuerungsfunktionen die erste Wahl. 3) Im Bereich Finanztransaktionen entspricht die hohe Leistung von C den Anforderungen des Echtzeit-Computing. 4) Im wissenschaftlichen Computing werden die effizienten Funktionen der Algorithmus -Implementierung und der Datenverarbeitungsfunktionen von C vollständig reflektiert.

C ist nicht tot, aber in vielen Schlüsselbereichen floriert: 1) Spielentwicklung, 2) Systemprogrammierung, 3) Hochleistungs-Computing, 4) Browser und Netzwerkanwendungen, C ist immer noch die Mainstream-Wahl und zeigt seine starken Vitalitäts- und Anwendungsszenarien.

Die Hauptunterschiede zwischen C# und c sind Syntax, Speicherverwaltung und Leistung: 1) C# Syntax ist modern, unterstützt Lambda und Linq und C hält C -Funktionen und unterstützt Vorlagen. 2) C# verwaltet den Speicher automatisch, C muss manuell verwaltet werden. 3) C -Leistung ist besser als C#, aber auch die C# -Leistung wird optimiert.

Sie können die Bibliotheken TinyXML, PugixML oder LIBXML2 verwenden, um XML -Daten in C. 1) XML -Dateien zu verarbeiten: Verwenden Sie DOM- oder SAX -Methoden, DOM ist für kleine Dateien geeignet und SAX ist für große Dateien geeignet. 2) XML -Datei generieren: Konvertieren Sie die Datenstruktur in das XML -Format und schreiben Sie in die Datei. In diesen Schritten können XML -Daten effektiv verwaltet und manipuliert werden.

Die Arbeit mit XML -Datenstrukturen in C kann die Bibliothek mit TinyXML oder Pugixml verwenden. 1) Verwenden Sie die PugixML -Bibliothek, um XML -Dateien zu analysieren und zu generieren. 2) Behandeln Sie komplexe verschachtelte XML -Elemente wie Buchinformationen. 3) Optimieren Sie den XML -Verarbeitungscode und es wird empfohlen, effiziente Bibliotheken und Streaming -Parsen zu verwenden. In diesen Schritten können XML -Daten effizient verarbeitet werden.

C dominiert immer noch die Leistungsoptimierung, da die Leistungsverwaltung und die effizienten Ausführungsfunktionen auf niedrigem Level für Spielentwicklung, Finanztransaktionssysteme und eingebettete Systeme unverzichtbar machen. Insbesondere manifestiert es sich als: 1) In der Spieleentwicklung machen Cs Memory Management und effiziente Ausführungsfunktionen von C die bevorzugte Sprache für die Entwicklung der Spiele-Engine. 2) In Finanztransaktionssystemen gewährleisten die Leistungsvorteile von C eine extrem geringe Latenz und einen hohen Durchsatz. 3) In eingebetteten Systemen machen Cs niedrigem Speichermanagement und effiziente Ausführungsfunktionen es in ressourcenbeschränkten Umgebungen sehr beliebt.

Die Auswahl des C XML -Frameworks sollte auf Projektanforderungen basieren. 1) TinyXML ist für ressourcenbezogene Umgebungen geeignet, 2) Pugixml ist für Hochleistungsanforderungen geeignet, 3) Xerces-C unterstützt eine komplexe XMLSchema-Überprüfung, Leistung, Benutzerfreundlichkeit und Lizenzen müssen bei der Auswahl berücksichtigt werden.


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