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#包含
#包含
#包含 <串>
#包含 <映射>
#包含 <随机>
整 主()
{
随机设备 读;
mt19937 生成(读());
// 若平均一分钟出现 4 次事件
// 则在一分钟内出现 n 次的频率如何?
标::泊松分布<> d(4);
映射<整, 整> 历史;
对(整 n=0; n<10000; ++n) {
++历史[d(生成)];
}
对(动 p : 历史) {
输出 << p.第一 <<
' ' << 串(p.第二/100, '*') << '\n';
}
}0 *
1 *******
2 **************
3 *******************
4 *******************
5 ***************
6 **********
7 *****
8 **
9 *
10
11
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13#包含
#包含
#包含 <串>
#包含 <映射>
#包含 <随机>
整 主()
{
随机设备 读;
mt19937 生成(读());
// 从 0 到 5 增加概率
// 从 5 到 10 保持水平
// 从 10 到 15 以相同速率下降
向量<双精> i{0, 5, 10, 15};
向量<双精> w{0, 1, 1, 0};
标::分段线性分布<> d(i.开始(), i.尾(), w.开始());
映射<整, 整> 历史;
对(整 n=0; n<10000; ++n) {
++历史[d(生成)];
}
对(动 p : 历史) {
输出 << 置宽(2) << 置填充('0') << p.第一 << ' '
<< 串(p.第二/100,'*') << '\n';
}
}00 *
01 ***
02 ****
03 ******
04 *********
05 *********
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07 **********
08 *********
09 **********
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14 *感谢各位的阅读，以上就是“如何用泊松分布实现c++随机数值”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对如何用泊松分布实现c++随机数值这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
