poisson_distribution 類別
產生波氏 (Poisson) 分佈。
語法
template<class IntType = int>
class poisson_distribution
{
public:
// types
typedef IntType result_type;
struct param_type;
// constructors and reset functions
explicit poisson_distribution(double mean = 1.0);
explicit poisson_distribution(const param_type& parm);
void reset();
// generating functions
template <class URNG>
result_type operator()(URNG& gen);
template <class URNG>
result_type operator()(URNG& gen, const param_type& parm);
// property functions
double mean() const;
param_type param() const;
void param(const param_type& parm);
result_type min() const;
result_type max() const;
};
參數
IntType
整數結果類型，預設值為 int。 如需可能的類型，請參閱 <隨機>。
備註
類別範本描述產生具有 Poisson 分佈之使用者指定整數型別值的分佈。 下表提供各個成員的文章連結。
poisson_distribution
param_type
屬性函式 mean() 會傳回儲存的分佈參數 mean 的值。
屬性成員 param() 會設定或傳回 param_type 預存分佈參數套件。
min() 和 max() 成員函式會分別傳回最小可能結果和最大可能結果。
reset() 成員函式會捨棄任何快取的值，讓下個針對 operator() 呼叫的結果不是取決於呼叫之前取自引擎的任何值。
operator() 成員函式會根據 URNG 引擎傳回下一個產生的值，無論是從目前的參數封裝或是指定的參數封裝。
如需散發類別及其成員的詳細資訊，請參閱 <隨機>。
如需波氏分佈的詳細資訊，請參閱 Wolfram MathWorld 文章波氏分佈 (英文)。
範例
// compile with: /EHsc /W4
#include <random>
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <string>
#include <map>
void test(const double p, const int s) {
// uncomment to use a non-deterministic generator
// std::random_device gen;
std::mt19937 gen(1701);
std::poisson_distribution<> distr(p);
std::cout << std::endl;
std::cout << "min() == " << distr.min() << std::endl;
std::cout << "max() == " << distr.max() << std::endl;
std::cout << "p() == " << std::fixed << std::setw(11) << std::setprecision(10) << distr.mean() << std::endl;
// generate the distribution as a histogram
std::map<int, int> histogram;
for (int i = 0; i < s; ++i) {
++histogram[distr(gen)];
}
// print results
std::cout << "Distribution for " << s << " samples:" << std::endl;
for (const auto& elem : histogram) {
std::cout << std::setw(5) << elem.first << ' ' << std::string(elem.second, ':') << std::endl;
}
std::cout << std::endl;
}
int main()
{
double p_dist = 1.0;
int samples = 100;
std::cout << "Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values." << std::endl;
std::cout << "Enter a floating point value for the 'mean' distribution parameter (must be greater than zero): ";
std::cin >> p_dist;
std::cout << "Enter an integer value for the sample count: ";
std::cin >> samples;
test(p_dist, samples);
}
第一個測試：
Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values.
Enter a floating point value for the 'mean' distribution parameter (must be greater than zero): 1
Enter an integer value for the sample count: 100
min() == 0
max() == 2147483647
p() == 1.0000000000
Distribution for 100 samples:
0 ::::::::::::::::::::::::::::::
1 ::::::::::::::::::::::::::::::::::::::
2 :::::::::::::::::::::::
3 ::::::::
5 :
第二個測試：
Use CTRL-Z to bypass data entry and run using default values.
Enter a floating point value for the 'mean' distribution parameter (must be greater than zero): 10
Enter an integer value for the sample count: 100
min() == 0
max() == 2147483647
p() == 10.0000000000
Distribution for 100 samples:
3 :
4 ::
5 ::
6 ::::::::
7 ::::
8 ::::::::
9 ::::::::::::::
10 ::::::::::::
11 ::::::::::::::::
12 :::::::::::::::
13 ::::::::
14 ::::::
15 :
16 ::
17 :
需求
標頭：<random>
命名空間：std
poisson_distribution::poisson_distribution
建構分佈。
explicit poisson_distribution(RealType mean = 1.0);
explicit binomial_distribution(const param_type& parm);
參數
mean
mean 分佈參數。
parm
用於建構分佈的參數結構。
備註
前置條件：0.0 < mean
第一個建構函式會建構其中儲存的 mean 值具有值 mean 的物件。
第二個建構函式會建構預存參數是從 parm 初始化而來的物件。 您可以呼叫 param() 成員函式，取得及設定現有分佈的目前參數。
poisson_distribution::param_type
儲存分佈的參數。
struct param_type {
typedef poisson_distribution<IntType> distribution_type;
param_type(double mean = 1.0);
double mean() const;
bool operator==(const param_type& right) const;
bool operator!=(const param_type& right) const;
};
參數
請參閱 poisson_distribution 的建構函式參數。
備註
前置條件：0.0 < mean
此結構可在具現化時傳遞至分佈的類別建構函式，傳遞至 param() 成員函式可設定現有分佈之儲存的參數，傳遞至 operator() 可用於取代儲存的參數。