uniform_int_distributionとモジュラス演算の利点は何ですか？

Question

std::uniform_int_distributionを使用するよりもあり、ほぼ3倍の速%操作を使用して、2つの数字の間に一様乱数整数を生成し、その結果を以下による：std::uniform_int_distributionを使用するために何か良い理由がありますか？

コード：

#include <iostream> 
#include <functional> 
#include <vector> 
#include <algorithm> 
#include <random> 

#include <cstdio> 
#include <cstdlib> 

using namespace std; 

#define N 100000000 

int main() 
{ 

clock_t tic,toc; 

for(int trials=0; trials<3; trials++) 
{ 
    cout<<"trial: "<<trials<<endl; 

    // uniform_int_distribution 
    { 
     int res = 0; 
     mt19937 gen(1); 
     uniform_int_distribution<int> dist(0,999); 

     tic = clock(); 
     for(int i=0; i<N; i++) 
     { 
      int r = dist(gen); 
      res += r; 
      res %= 1000; 
     } 
     toc = clock(); 
     cout << "uniform_int_distribution: "<<(float)(toc-tic)/CLOCKS_PER_SEC << endl; 
     cout<<res<<" "<<endl; 

    } 

    // simple modulus operation 
    { 
     int res = 0; 
     mt19937 gen(1); 

     tic = clock(); 
     for(int i=0; i<N; i++) 
     { 
      int r = gen()%1000; 
      res += r; 
      res %= 1000; 
     } 
     toc = clock(); 
     cout << "simple modulus operation: "<<(float)(toc-tic)/CLOCKS_PER_SEC << endl; 
     cout<<res<<" "<<endl; 

    } 

    cout<<endl; 
} 

} 

出力：

trial: 0 
uniform_int_distribution: 2.90289 
538 
simple modulus operation: 1.0232 
575 

trial: 1 
uniform_int_distribution: 2.86416 
538 
simple modulus operation: 1.01866 
575 

trial: 2 
uniform_int_distribution: 2.94309 
538 
simple modulus operation: 1.01809 
575 

Answer 1

あなたは、例えばの範囲をマッピングするためにモジュロ（%）を使用するときは、統計的な偏りを取得します別の間隔へのrand()。

例えばは[0, 32767]に（バイアスなし）一律rand()マップを仮定して、あなたはrand() % 5をやって[0,4]にマッピングします。次に、値0,1、および2は平均して32768回のうち6554回生成されますが、値3と4は6553回だけです（したがって3 * 6554 + 2 * 6553 = 32768）。

バイアスは小さく（0.01％）、アプリケーションによっては致命的となる可能性があります。詳細はStephan T. Lavavejのトーク「rand() considered harmful」をご覧ください。