C++STL隨手筆記(一)如何用C+11隨機引擎在個別類中產生隨機數

本文介绍如何在C++11中实现随机数生成,并通过实例演示如何为每个对象生成独立的随机数。文章重点讲解了使用静态成员变量进行随机数种子初始化的方法。

無聊自己給自己練習C++11的random引擎,並自己給自己定義一個題目,創建一個類別並且在類別中有

私有成員變量,該私有成員變量必須為隨機數。

結果自個兒搞了許久每個實例產生出的變量的一樣,雖然我知道

C語言中有srand初始化種子,但我還是想要找C++的方法下去做,而最後用static成員方法將rand_device宣告在外部後終於成功。

廢話不多說,來看code。

#include <iostream>
#include <string>
#include <random>
#include <memory>
using namespace std;



class CRandTest
{
	public:
	//建構子和解構子
		CRandTest();
		~CRandTest();

	//公開成員函數
		void InitialRandNum();
	private:
		unsigned 	int 		m_unRandNum;

		//隨機引擎
		static		unsigned 	int seed;
		static 		random_device 	RD;//rand device 負責產生種子。
		static		mt19937		RE;//使用mt19937為隨機引擎
		static 		std::uniform_int_distribution<unsigned> DIS;//使用獨立個別的方式來產生隨機數分布

};
//使用static member 之後必須要在外部再定義一次。
std::random_device CRandTest::RD;
unsigned CRandTest::seed = RD();
std::uniform_int_distribution<unsigned>CRandTest::DIS(0, 10);
std::mt19937 CRandTest::RE(CRandTest::seed);



★//自訂義陣列刪除函數
//由於shared_ptr默認的解構子為delete,所以當使用shared_ptr來管理
//array object時,需要自行建構其解構子,並成為第二參數。
template< typename T >
struct array_deleter
{
  void operator ()( T const * p)
  { 
    delete[] p; 
  }
};

int main(int argc,char**argv)
{
	shared_ptr<CRandTest> pRandTest(new CRandTest[20],array_deleter<CRandTest>());//第二個參數為我們定義的functor
	return 0;
}


//=================================================
//建構子
//=================================================
CRandTest::CRandTest()
{
	this->InitialRandNum();//實體化石初始化自己的隨機變量
}

//=================================================
//解構子
//=================================================
CRandTest::~CRandTest()
{
	cout<<"test"<<endl;
}

//=================================================
//新增隨機數
//=================================================
void CRandTest::InitialRandNum()
{
		this->m_unRandNum=DIS(RE);
		cout<<to_string(m_unRandNum)<<endl;
}




                
【顶级EI完美复现】电力系统碳排放流的计算方法【IEEE 14节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完美复现】电力系统碳排放流的计算方法【IEEE 14节点】(Matlab代码实现)》的技术文档,核心内容是基于IEEE 14节点电力系统模型,利用Matlab实现碳排放流的精确计算方法。该方法通过建立电力系统中各节点的功率流动与碳排放之间的映射关系,实现对电能传输过程中碳足迹的追踪与量化分析,属于电力系统低碳调度与碳流管理领域的关键技术。文中强调“顶级EI完美复现”,表明其算法和仿真结果具有较高的学术严谨性和可重复性,适用于科研验证与教学演示。; 适合人群:电力系统、能源与动力工程、电气工程及其自动化等相关专业的研究生、科研人员以及从事电力系统低碳化、碳排放核算工作的技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统碳排放流理论的学习与仿真验证;②支撑含新能源接入的电力系统低碳调度、碳交易、绿色电力溯源等课题的研究;③为撰写高水平学术论文(如EI/SCI期刊)提供可靠的代码基础和技术参考。; 阅读建议:读者应具备电力系统分析、Matlab编程的基础知识,建议结合电力系统潮流计算、节点导纳矩阵等前置知识进行学习,并通过调整系统参数和运行方式,深入理解碳排放流的分布规律与影响因素。
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