C++相关：部分标准库特殊设施

C++ tuple（元组）

tuple是C++11新标准里的类型。它是一个类似pair类型的模板。pair类型是每个成员变量各自可以是任意类型，但是只能有俩个成员，而tuple与pair不同的是它可以有任意数量的成员。但是每个确定的tuple类型的成员数目是固定的。

声明如下

  tuple<int,int,float> tp(1,2,6.2);

取值

cout << get<0>(tp) << endl; //输出1
cout << get<1>(tp) << endl; //输出2
cout << get<2>(tp) << endl; //输出6.2

tuple的基本操作

操作	说明
make_tuple(v1,v2,v3,v4…vn)	返回一个给定初始值初始化的tuple,类型从初始值推断
t1 == t2	当俩个tuple具有相同数量的成员且成员对应相等时
t1 != t2	与上一个相反
get<i>(t)	返回t的第i个数据成员
tuple_size<tupletype>::value	给定类型的tuple中成员的数量

C++随机数

定义在头文件random中的随机数库通过一组协作的类来解决这些问题：随机数引擎类和随机数分布类。

默认随机数引擎default_random_engine,基本使用如下：

    default_random_engine e;
    cout << "默认范围:" << e.min() <<"——" << e.max() << endl;
    for(int i = 0;i < 10;++i)
    {
        cout << "生成的随机数(默认种子):" << e() << endl;
    }

基本操作

Engine e;                 //默认构造函数并使用默认种子
Engine e(s);             //使用整型值s作为种子
e.seed(s);                //使用种子s重置引擎的状态
e.min();                   //引擎生成的值的范围
e.max();                  
Engine::result_type  //此引擎生成的unsigned整型类型
e.discard(u);            //将引擎推进u步；u的类型为unsigned long long

分布类型和引擎

为了得到一个指定范围内的数，我们需要将分布对象和引擎对象组合使用，这种组合又称为随机数发生器。

//生成0到9之间（包含）均匀分布的随机数
uniform_int_distribution<unsigned> u(0,9);
default_random_engine engine;  //生成无符号随机整数
for(int i = 0;i < 10;i++)
{
    //将u作为随机数源
    //每个调用返回指定范围内的服从均匀分布的值
    //这里讲引擎本身传给u，原因是某些分布可能需要调用引擎多次才能得到一个值
    //如果写成u(e())会导致编译错误
    cout << u(e) << " ";
}

生成不同的随机数序列

一个给定的随机数发生器一直会生成相同的随机数序列，为了生成与之前不同的序列，可以将引擎和分布对象定义为static的

static uniform_int_distribution<unsigned> u(0,9);
static default_random_engine engine;  

但这种方法仅适用于局部的随机数发生器，另一种方法是调用系统时间函数time来作为发生器种子，这也是C中rand函数常使用的方法。声明如下：

default_random_engine el(time(0));

time返回从特定时刻到当前经过了多少秒，它接受单个指针参数，指向用于写入时间的数据结构，如果为空则直接返回时间。

但是time返回以秒计的时间，因此这种方法仅适用于生成种子的间隔为秒级或者更长的应用，如果程序的自动过程反复运行的频率过高，则可能多次使用的都是相同的种子。

其他随机数分布

生成随机实数

在C中，从rand获得一个随机浮点数的常用方法是用rand（）的结果除以RAND_MAX，但这种方法并不正确，原因是随机整数的精度通常低于随机浮点数，这样一些浮点数永远不会生成。

在C++中，可以使用uniform_real_distribution类来处理从随机整数到随机浮点数的映射。代码如下

default_random_engine e;
uniform_real_distribution<double> u(0,1);
for(int i = 0;i < 10;i++)
{
     cout << u(e) << " ";
}

 输出如下：

生成非均匀分布的随机数

标准库提供了20余种分布类型，具体可参考C++ Random 。

这里以伯努利分布为例,以下代码模拟了一个游戏中决定玩家和电脑谁先行动的情景,不停输入y可以看到随机生成两种结果的一种——电脑先走或者玩家先走。

string resp;
    default_random_engine e; //e应保持状态，所以必须在循环外定义
    bernoulli_distribution b; //默认对半的机会
    do
    {
        bool first = b(e);   //如果为true程序先走
        cout << (first?"We go first":"You go first") << endl;
        cout << "Gaming............" << endl;
        cout << "Game over.Input y to restart or exit" << endl;
    }while(cin >> resp && resp[i] == 'y')

如果想给玩家一点作弊的小后门，可以调整先行一方的概率

bernoulli_distribution b(.45); //减少程序先行的概率　

这样分布情况就为(0.45/0.55)　

参考资料

《C++ Primer 第5版》 电子工业出版社    作者：【美】  Stanley B. Lippman  && Josee Lajoie && Barbara E.Moo

  伯努利分布