C++ 如何再现相同状态的随机基算法
我正在研究包含随机初始状态的算法。因此，每次运行该算法时，它的输出都不是健壮的。当我捕捉到错误的输出并想要调试它以查看问题所在时，这会让我非常头疼，因为当我再次运行它时，由于算法的随机因素，问题可能不会重新产生。我使用C++随机生成器如下：< /P>C++ 如何再现相同状态的随机基算法,c++,algorithm,c++11,random,C++,Algorithm,C++11,Random,我正在研究包含随机初始状态的算法。因此，每次运行该算法时，它的输出都不是健壮的。当我捕捉到错误的输出并想要调试它以查看问题所在时，这会让我非常头疼，因为当我再次运行它时，由于算法的随机因素，问题可能不会重新产生。我使用C++随机生成器如下：< /P> std::random_device rd; std::mt19937 rnd_generator(rd()); std::uniform_int_distribution<> rnd_distribution(
std::random_device rd;
std::mt19937 rnd_generator(rd());
std::uniform_int_distribution<> rnd_distribution(0, data_size - 1);
auto get_random_index = [&](){
return rnd_distribution(rnd_generator);
};
std:：随机设备rd；
标准：mt19937 rnd_发生器（rd（））；
std：：统一内部分布rnd分布（0，数据大小-1）；
自动获取随机索引=[&]（）{
返回rnd_分配（rnd_发生器）；
};
如何模拟这个函数生成的最后一个随机序列？例如，我可以给它一些静态种子，我可以重新输入它，得到完全相同的随机序列吗？我这样问是因为我认为这是一个常见的问题，所以可能有一些好的、高效的、众所周知的方法。
std:：mt19937 rnd_生成器（rd（））每次使用不同的随机种子对PRNG进行种子设定。如果您想在测试时使用相同的随机序列，那么您可以只硬编码一个种子，而不是使用rd（）
std:：mt19937 rnd_生成器（rd（））每次使用不同的随机种子对PRNG进行种子设定。如果您想在测试时使用相同的随机序列，那么您可以只硬编码一个种子，而不是使用rd（）
将调用的结果保存到rd（）
，并在下一个过程中使用该结果初始化rnd\U生成器
例如：
#include <iostream>
#include <random>
auto main() -> int
{
using namespace std;
random_device rd;
auto seed = rd();
for (int pass = 0 ; pass < 3 ; ++pass)
{
mt19937 rnd_generator(seed);
uniform_int_distribution<> rnd_distribution(0, 9);
for (int i = 0 ; i < 5 ; ++i)
{
cout << rnd_distribution(rnd_generator) << ", ";
}
cout << endl;
}
return 0;
}
将调用的结果保存到rd（）
，并在下一个过程中使用该结果初始化rnd\U生成器
例如：
#include <iostream>
#include <random>
auto main() -> int
{
using namespace std;
random_device rd;
auto seed = rd();
for (int pass = 0 ; pass < 3 ; ++pass)
{
mt19937 rnd_generator(seed);
uniform_int_distribution<> rnd_distribution(0, 9);
for (int i = 0 ; i < 5 ; ++i)
{
cout << rnd_distribution(rnd_generator) << ", ";
}
cout << endl;
}
return 0;
}
您可以将RNG引擎打印到std:：ostream
以序列化它，然后从std:：istream
读取它以反序列化它。请注意，由于您使用的是std:：uniform_int_distribution
，因此在使用不同的编译器时不会再现相同的数字序列。您可以将RNG引擎打印到std:：ostream
以对其进行序列化，然后从std:：istream
读取以对其进行反序列化。请注意，由于您使用的是std:：uniform_int_distribution
，因此在使用不同的编译器时，不会再现相同的数字序列。std:：mt19937
是随机性的来源。使用一致种子（我认为是uint\u least32\u t
）进行测试是有意义的，但使用random\u device（）
（这是一个提供“random”uint\u least32\u t
的函数）也可以
问题是你在错误的地方创造了它。设计代码，使有趣的逻辑与随机源分离。调用调用方/类创建者的问题，并使代码可测试
大概是这样的：
class ThingDooer final
{
std::mt19937 _prng;
public:
// ThingDooer(uint_least32_t seed);
// ThingDooer() : ThingDoor(std::_Random_device()) {}; // these two or
ThingDooer(std::mt19937 prng);
void DoThing();
};
<>我在C++中做的第一件事是在<代码> IrANDOM 接口中包装<代码> STD:：MT1937 < /Cord>，以便我可以提供精确的指定的模拟实现。当然，这对你来说可能太过分了。尽管如此，在不拖入嘲弄库的情况下，我仍然会展示一个我们可能嘲弄的想法：
class RandallRandom : public IRandom final
{
public:
RandallRandom();
int32_t Next() { return 4; }
};
std:：mt19937uint\u least32\u trandom\u device（）uint\u least32\u t class ThingDooer final
{
std::mt19937 _prng;
public:
// ThingDooer(uint_least32_t seed);
// ThingDooer() : ThingDoor(std::_Random_device()) {}; // these two or
ThingDooer(std::mt19937 prng);
void DoThing();
};
class RandallRandom : public IRandom final
{
public:
RandallRandom();
int32_t Next() { return 4; }
};
那么，不要使用
随机\u设备mt19937std:：seed\u seq随机\u设备mt19937std:：seed\u seqstd:：seed_seqstd:：seed_seq