Question

如何生成100个64位整数值的向量，范围从1到20，允许重复？

Answer 1

这里有一些主要部分。首先，如何创建100个计算项目的向量？最简单的方法是创建100的范围并映射这些项目。例如，你可以这样做：

let vals: Vec<u64> = (0..100).map(|v| v + 1000).collect();
// [1000, 1001, 1002, 1003, 1004, 1005, 1006, 1007, ...

拆分：

0..100创建一个0到99
.map处理迭代器中的每个项目。
.collect()接受一个迭代器并将其转换为实现FromIterator的任何类型，在您的情况下为Vec。

对您的随机值进行扩展，您可以调整.map函数，使用rand crate的gen_range函数生成0到20之间的随机值，以在其中创建数值给定范围。

use rand::Rng; // 0.6.5

fn main() {
    let mut rng = rand::thread_rng();

    let vals: Vec<u64> = (0..100).map(|_| rng.gen_range(0, 20)).collect();

    println!("{:?}", vals);
}

（On the Playground）

您还应考虑使用rand::distributions::Uniform类型预先创建范围，这比多次调用gen_range更有效，然后从中提取样本100次：

use rand::{distributions::Uniform, Rng}; // 0.6.5

fn main() {
    let mut rng = rand::thread_rng();
    let range = Uniform::new(0, 20);

    let vals: Vec<u64> = (0..100).map(|_| rng.sample(&range)).collect();

    println!("{:?}", vals);
}

（On the Playground）

Answer 2

TL; DR：

use rand::{distributions::Uniform, Rng}; // 0.6.5

fn main() {
    let range = Uniform::from(0..20);
    let values: Vec<u64> = rand::thread_rng().sample_iter(&range).take(100).collect();
    println!("{:?}", values);
}

使用rand::distributions::uniform::Uniform而不是简单地执行统一随机数的模数非常重要。有关详细信息，请参阅Why do people say there is modulo bias when using a random number generator?。

由于我们从一个范围生成多个数字，因此创建Uniform一次并重复使用它会更高效。创建Uniform会做一些计算以避免采样偏差。

我们可以使用Rng::sample_iter创建随机值的迭代器，然后take创建一些随机值的迭代器，收集到Vec。 collect甚至会使用Iterator::size_hint来准确分配正确数量的元素。

如果您只需要范围内的单随机数，则可以使用快捷方式Rng::gen_range：

use rand::Rng; // 0.6.5

fn main() {
    let mut rng = rand::thread_rng();
    let value: u64 = rng.gen_range(0, 20);
}

如何生成范围内的随机数向量？

2 个答案: