Boost의 난수 생성기를 사용하여 가중치 난수 선택을 어떻게 구현할 수 있습니까?

프로그래밍에서 가중 난수 선택

난수를 생성할 때 가능한 결과에 서로 다른 가중치를 할당하여 가중 난수를 생성하는 것이 도움이 될 수 있습니다. 분포. 이 기사에서는 프로그래밍에서 가중치 난수 선택을 구현하는 방법을 살펴보고 이를 Boost의 난수 생성 기능과 통합하는 데 중점을 둡니다.

부스트 및 가중치 난수

Boost 가중 난수 생성을 위한 직접적인 기능을 명시적으로 제공하지 않습니다. 대신, 가중치가 적용된 무작위 선택을 위한 기존 알고리즘을 활용할 수 있습니다.

1. 모든 잠재적 결과에 대한 가중치 합계를 계산합니다.
2. 가중치 합계 범위 내에서 난수를 생성합니다.
3. 잔차가 현재 결과보다 작아질 때까지 난수에서 가중치를 빼면서 결과를 반복합니다. Weight.

이 알고리즘은 Boost의 난수 생성 기능에 쉽게 적용할 수 있습니다.

// Function to generate weighted random numbers
template <typename t typename weighttype>
T weighted_random(std::vector<t>& values, std::vector<weighttype>& weights) {
  WeightType total_weight = std::accumulate(weights.begin(), weights.end(), 0.0);
  WeightType random_weight = boost::random::uniform_real_distribution(0.0, total_weight)(boost::random::mt19937());
  T selected_value;
  WeightType current_weight = 0.0;
  for (size_t i = 0; i <p><strong>다른 프레임워크를 사용한 가중치 난수 선택</strong></p>
<p>제공되는 알고리즘은 다른 난수 생성 프레임워크에도 적용할 수 있습니다. 핵심은 가중치와 결과 사이의 매핑을 만든 다음 원하는 결과를 얻을 때까지 분포에서 반복적으로 샘플링하는 것입니다.</p></weighttype></t></typename>

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