C 11 の乱数生成: 包括的な説明
背景
C 11 では、柔軟性を高めることを目的として、乱数を生成するための新機能が導入されました。パフォーマンスと一貫性。これらの機能には、rand() などの従来の乱数生成器の制限に対処する乱数エンジンと分散が含まれます。
乱数エンジン
エンジンは乱数生成の中核です。これらは擬似乱数のシーケンスを生成し、分布の均一性を保証します。 C 11 は、次のようないくつかのエンジン オプションを提供します。
- 線形合同生成器 (LCG): 期間が限定された古典的なアルゴリズム。
- メルセンヌ ツイスター(MT): 期間が長く、分布が良好な人気の選択肢property.
Distribution
Distribution は、目的の乱数分布を記述します。 C 11 には、以下を生成するための分布が含まれています。
- 一様な整数: 範囲にわたる一様な分布。
- 正規/ガウス分布: 指定された平均と標準偏差を持つ分布。
乱数を生成する方法
C で乱数を生成するには11、次の手順に従います:
- エンジンをセットアップします: エンジンを選択し、一意のシード値を使用してシードします。
- ディストリビューションを作成します: 必要なプロパティに基づいて分布を定義します。
- ランダムを生成数値: エンジンを使用して、指定された分布に従って乱数を生成します。
コード例
#include <random> // Engine std::mt19937 rng(std::random_device()()); // Distributions std::uniform_int_distribution<uint32_t> uint_dist; std::normal_distribution<double> normal_dist(0.5, 0.2); // Generate random numbers while (true) { std::cout <h3 id="可能性が等しい結果の重要性">可能性が等しい結果の重要性</h3> <p>均等可能性の高い結果では、指定された範囲内の各数値が同じ確率で生成されることが保証され、乱数生成における偏りは明らかです。 <random> で提供されるような適切な分布は、生成された一様ランダム整数を目的の分布に変換することでこれを実現します。</random></p> <h3 id="同時実行性の考慮事項">同時実行性の考慮事項</h3> <p>C 11 の乱数生成は同時実行性をサポートしています。スレッドの安全性を確保するには、各スレッドに独自のエンジンを一意のシードで割り当てるか、エンジン オブジェクトへのアクセスを同期します。</p></double></uint32_t></random>
以上がC 11 は乱数生成をどのように改善しますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

tinyxml、pugixml、またはlibxml2ライブラリを使用して、CでXMLデータを処理できます。1)XMLファイルを解析する:DOMまたはSAXメソッドを使用し、DOMは小さなファイルに適しており、SAXは大きなファイルに適しています。 2)XMLファイルを生成:データ構造をXML形式に変換し、ファイルに書き込みます。これらの手順を通じて、XMLデータを効果的に管理および操作できます。

CのXMLデータ構造を使用すると、TinyXMLまたはPUGIXMLライブラリを使用できます。 1)PUGIXMLライブラリを使用して、XMLファイルを解析して生成します。 2)本情報などの複雑なネストされたXML要素を処理します。 3)XML処理コードを最適化し、効率的なライブラリとストリーミング解析を使用することをお勧めします。これらの手順を通じて、XMLデータを効率的に処理できます。

Cは、低レベルのメモリ管理と効率的な実行機能により、ゲーム開発、金融取引システム、組み込みシステムに不可欠であるため、パフォーマンスの最適化を支配しています。具体的には、次のように現れます。1)ゲーム開発では、Cの低レベルのメモリ管理と効率的な実行機能により、ゲームエンジン開発に適した言語になります。 2)金融取引システムでは、Cのパフォーマンスの利点は、非常に低いレイテンシと高スループットを保証します。 3)組み込みシステムでは、Cの低レベルのメモリ管理と効率的な実行機能により、リソースに制約のある環境で非常に人気があります。

C XMLフレームワークの選択は、プロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)TinyXMLは、リソースに制約のある環境に適しています。2)PUGIXMLは高性能要件に適しています。

C#は、開発効率とタイプの安全性を必要とするプロジェクトに適していますが、Cは高性能とハードウェア制御を必要とするプロジェクトに適しています。 1)C#は、エンタープライズアプリケーションやWindows開発に適したGarbage CollectionとLINQを提供します。 2)Cは、その高性能と根本的な制御で知られており、ゲームやシステムのプログラミングで広く使用されています。

Cコードの最適化は、次の戦略を通じて実現できます。1。最適化のためにメモリを手動で管理する。 2。コンパイラ最適化ルールに準拠したコードを書きます。 3.適切なアルゴリズムとデータ構造を選択します。 4.インライン関数を使用して、コールオーバーヘッドを削減します。 5.コンパイル時に最適化するために、テンプレートメタプログラムを適用します。 6.不要なコピーを避け、移動セマンティクスと参照パラメーターを使用します。 7. constを正しく使用して、コンパイラの最適化を支援します。 8。std :: vectorなどの適切なデータ構造を選択します。

Cの揮発性キーワードは、変数の値がコード制御の外側に変更され、したがって最適化できないことをコンパイラに通知するために使用されます。 1)センサー状態などのハードウェアまたは割り込みサービスプログラムによって変更される可能性のある変数の読み取りによく使用されます。 2)揮発性は、マルチスレッドの安全性を保証することはできず、Mutexロックまたは原子操作を使用する必要があります。 3)揮発性を使用すると、パフォーマンスがわずかに減少する可能性がありますが、プログラムの正確性を確保します。

Cのスレッドパフォーマンスの測定は、標準ライブラリのタイミングツール、パフォーマンス分析ツール、およびカスタムタイマーを使用できます。 1.ライブラリを使用して、実行時間を測定します。 2。パフォーマンス分析にはGPROFを使用します。手順には、コンピレーション中に-pgオプションを追加し、プログラムを実行してGmon.outファイルを生成し、パフォーマンスレポートの生成が含まれます。 3. ValgrindのCallGrindモジュールを使用して、より詳細な分析を実行します。手順には、プログラムを実行してCallGrind.outファイルを生成し、Kcachegrindを使用して結果を表示することが含まれます。 4.カスタムタイマーは、特定のコードセグメントの実行時間を柔軟に測定できます。これらの方法は、スレッドのパフォーマンスを完全に理解し、コードを最適化するのに役立ちます。


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