pembangunan bahagian belakangC++Bagaimana Boost Boleh Membantu Menjana Nombor Rawak Berwajaran dalam C?
Memahami Nombor Rawak Berwajaran dengan Boost
Apabila bekerja dengan nombor rawak, selalunya perlu memilih item dengan kebarangkalian tertentu. Di sinilah nombor rawak berwajaran dimainkan. Boost, perpustakaan C yang terkenal, menyediakan cara yang mudah untuk melaksanakan perkara ini.
Melaksanakan Nombor Rawak Berwajaran
Mari kita pertimbangkan senario di mana kita ingin memilih nombor rawak antara 1 dan 3, tetapi dengan pemberat berikut:
- 1 (berat: 90)
- 2 (berat: 56)
- 3 (berat: 4)
Boost menyediakan algoritma mudah untuk memilih item berdasarkan berat:
- Kira jumlah semua pemberat: 90 56 4 = 150
- Jana nombor rawak antara 0 dan 149: katakan 72
-
Lelaran melalui item:
- Tolak berat 1 (90) daripada 72, menghasilkan -18. Ini bermakna 1 tidak dipilih.
- Tolak berat 2 (56) daripada -18, menghasilkan 14. Ini bermakna 2 tidak dipilih.
- Tolak berat 3 (4) daripada 14 , menghasilkan 10. Ini bermakna 3 ialah dipilih.
Oleh itu, dalam kes ini, 3 dipilih dengan kebarangkalian 4/150, dengan tepat mencerminkan pemberat yang diberikan.
Dioptimumkan Pendekatan dengan Pemberat Terkumpul Diisih
Jika anda kerap memilih item rawak dan pemberat jarang berubah, pengoptimuman adalah mungkin. Dengan menyimpan jumlah terkumpul pemberat dalam setiap item, anda boleh menggunakan carian binari untuk mencari item yang sepadan dengan pemberat rawak yang diberikan.
Pensampelan Takungan Berwajaran
Akhir sekali , untuk situasi di mana bilangan item tidak diketahui, pensampelan takungan boleh disesuaikan untuk memilih item dengan pemberat. Teknik ini memastikan bahawa setiap item dipilih dengan kebarangkalian berkadar dengan beratnya.
Kesimpulannya, Boost menyediakan pendekatan yang fleksibel untuk melaksanakan nombor rawak berwajaran, membolehkan anda mengawal taburan kebarangkalian pilihan anda dan membolehkan algoritma yang cekap untuk pelbagai kes penggunaan. Dengan memanfaatkan prinsip ini, anda boleh meningkatkan ketepatan dan kebolehpercayaan rutin penjanaan nombor rawak anda.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana Boost Boleh Membantu Menjana Nombor Rawak Berwajaran dalam C?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
C Destructors: Apakah kelebihannya?May 16, 2025 am 12:01 AMC destructorsprovideSeveralkeyadvantages: 1) theManageresourcescourcesautically, pencegahanLeaks; 2) theenhanceExceptionsafetybyensuringResourcerelease; 3) theenableLeraiiforsogeresourceHandling;
Menguasai polimorfisme di C: menyelam yang mendalamMay 14, 2025 am 12:13 AMMenguasai polimorfisme dalam C dapat meningkatkan fleksibiliti dan pemeliharaan kod dengan ketara. 1) Polimorfisme membolehkan pelbagai jenis objek dianggap sebagai objek jenis asas yang sama. 2) Melaksanakan polimorfisme runtime melalui warisan dan fungsi maya. 3) Polimorfisme menyokong lanjutan kod tanpa mengubahsuai kelas sedia ada. 4) Menggunakan CRTP untuk melaksanakan polimorfisme kompilasi masa dapat meningkatkan prestasi. 5) Penunjuk pintar membantu pengurusan sumber. 6) Kelas asas harus mempunyai pemusnah maya. 7) Pengoptimuman prestasi memerlukan analisis kod terlebih dahulu.
C Destructors vs pengumpul sampah: Apakah perbezaannya?May 13, 2025 pm 03:25 PMD destructorsprovideprecisecontroloverresourcemanagement, whisgagecollectorsautomatemememorymanagementmentbutintroduceunpredictability.c destructors: 1) membolehkancustomcleanupactionswhenobjectsaredestroyed, 2) releasereshenobjectsoThenobjects
C dan XML: Mengintegrasikan data dalam projek andaMay 10, 2025 am 12:18 AMMengintegrasikan XML dalam projek C boleh dicapai melalui langkah-langkah berikut: 1) Menguraikan dan menghasilkan fail XML menggunakan PuGixML atau Perpustakaan TinyXML, 2) Pilih kaedah DOM atau SAX untuk parsing, 3) mengendalikan nod bersarang dan sifat berbilang level,
Menggunakan XML di C: Panduan untuk Perpustakaan dan AlatMay 09, 2025 am 12:16 AMXML digunakan dalam C kerana ia menyediakan cara yang mudah untuk menyusun data, terutamanya dalam fail konfigurasi, penyimpanan data dan komunikasi rangkaian. 1) Pilih perpustakaan yang sesuai, seperti TinyXML, PugixML, RapidXML, dan tentukan mengikut keperluan projek. 2) Memahami dua cara parsing dan generasi XML: DOM sesuai untuk akses dan pengubahsuaian yang kerap, dan SAX sesuai untuk fail besar atau data streaming. 3) Apabila mengoptimumkan prestasi, TinyXML sesuai untuk fail kecil, PuGixML berfungsi dengan baik dalam ingatan dan kelajuan, dan RapidXML sangat baik dalam memproses fail besar.
C# dan C: Meneroka paradigma yang berbezaMay 08, 2025 am 12:06 AMPerbezaan utama antara C# dan C ialah pengurusan memori, pelaksanaan polimorfisme dan pengoptimuman prestasi. 1) C# menggunakan pemungut sampah untuk mengurus memori secara automatik, sementara C perlu diuruskan secara manual. 2) C# menyedari polimorfisme melalui antara muka dan kaedah maya, dan C menggunakan fungsi maya dan fungsi maya murni. 3) Pengoptimuman prestasi C# bergantung kepada struktur dan pengaturcaraan selari, manakala C dilaksanakan melalui fungsi inline dan multithreading.
C XML Parsing: Teknik dan Amalan TerbaikMay 07, 2025 am 12:06 AMKaedah DOM dan SAX boleh digunakan untuk menghuraikan data XML dalam C. 1) DOM Parsing beban XML ke dalam ingatan, sesuai untuk fail kecil, tetapi mungkin mengambil banyak ingatan. 2) Parsing Sax didorong oleh peristiwa dan sesuai untuk fail besar, tetapi tidak dapat diakses secara rawak. Memilih kaedah yang betul dan mengoptimumkan kod dapat meningkatkan kecekapan.
C dalam domain tertentu: meneroka kubu kuatnyaMay 06, 2025 am 12:08 AMC digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan permainan, sistem tertanam, urus niaga kewangan dan pengkomputeran saintifik, kerana prestasi dan fleksibiliti yang tinggi. 1) Dalam pembangunan permainan, C digunakan untuk rendering grafik yang cekap dan pengkomputeran masa nyata. 2) Dalam sistem tertanam, pengurusan memori dan keupayaan kawalan perkakasan C menjadikannya pilihan pertama. 3) Dalam bidang urus niaga kewangan, prestasi tinggi C memenuhi keperluan pengkomputeran masa nyata. 4) Dalam pengkomputeran saintifik, pelaksanaan algoritma yang cekap C dan keupayaan pemprosesan data sepenuhnya dicerminkan.
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!
Artikel Panas
Alat panas
ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.
Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular
MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.
MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.
