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【期货sp指标源码】【韶关到肇庆源码】【享刷app 源码】random shuffle源码

时间:2024-12-26 03:30:40 来源:52导航源码

1.有100条数据需随机提取10条用rand怎么用的
2.关于random_shuffle的一个疑问
3.关于Random Shuffle

random shuffle源码

有100条数据需随机提取10条用rand怎么用的

       两个方法:

       random_shuffle

// 代码简单的方法

       // 设条数据存储在vector<string> ss;中

       include <algorithm>

       using std::random_shuffle;

       srand(time(0)); // 随机种子

       random_shuffle(ss.begin(), ss.end()); // 随机序列生产函数

       // 取出ss[0] ~ ss[9],即为所得。

       2. rand

for (i=0;i<;i++) m[i] = 0; // 标签标记是否生成过

       srand(time(0));

       int sum = 0; // 标记已经生成的符合要求的随机数个数

       int ans[]; // 用于存储生成的个随机数,范围是[0,]

       while(1)

       {

           r = ( (double)rand() / ((double)(RAND_MAX)+(double)(1)) ); // r属于[0,1)

           i =(int) ( r * .0);// i属于[0,]

           if(m[i] == 0){

               m[i] = 1;

               ans[sum++] = i;

           }

           if(sum == ) // 生成了个数

               break;

       }

关于random_shuffle的一个疑问

       当我们谈论random_shuffle函数时,一个常见的期货sp指标源码误解是关于其内部实现。尽管我没有亲自查看过该函数的韶关到肇庆源码具体代码,但根据通常的随机排序算法原理,它确实会涉及到多次调用rand()函数。标准的排序算法中,对于n个元素,理论上确实需要进行n次独立的随机数生成,以确保能生成所有可能的n!(n的阶乘)种随机排列方式。这意味着每次调用rand()都会对最终的享刷app 源码序列产生影响,从而覆盖所有排列组合。

       这个过程确保了每次排序后的结果都是独一无二的,无论输入的初始序列是什么。然而,源码资本 投资业绩值得注意的是,这个“不止一次”并不意味着效率低下,因为rand()的调用次数是与排序规模成正比的,而并非线性。知识付费图文源码在实际应用中,random_shuffle通常用于快速生成一个随机的、无序的序列,其效率在大多数情况下是可以接受的。

       总结来说,random_shuffle通过频繁调用rand()生成随机数,从而实现了生成所有可能排列的目的,尽管这看起来可能会消耗较多的随机数生成操作,但其在实际应用中的效率是经过优化的。每个元素的随机化都是为了保证结果的随机性和多样性,这是其核心功能的体现。

关于Random Shuffle

       random shuffle指的是将一个数组里面的元素随机打乱得到一个新的数组。下面给出两种随机打乱算法的实现思路,在打乱效果上两种实现并没有本质上的区别。

        1. æ‰“乱算法一:

        正确性: ä½¿ç”¨â€œæŠ½ç­¾å…¬å¹³æ€§â€å¯è¯æ˜Žä¹‹

        2. æ‰“乱算法二:

        正确性:

        假设for循环执行k步之后,前k个全素已被正确的随机打乱,即对于原数组前k个元素中的任一个,其现在位于a[i], i ∈ [0, k - 1]的概率均为1 / k。那么当for循环执行完第k+1步之后,对于前k+1个元素,也会被正确的随机打乱。因为,由第k+1步的操作易知,对于第k+1个元素,其出现在[0...k]中某一位置的概率为1 / (k+1),而对于前k个元素,经过第k+1步之后,其处于[0...k-1]中某个位置的概率为1/k * (1 - 1 /  (k + 1)) = 1 / (k + 1),其处于位置k的概率为 1 / (k + 1),因此对于前k个元素,其出现在[0...k]中任一位置的概率也为1 / (k + 1)。

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