Question

我正在创建一个陷阱，我想知道哪种随机数生成器最适合在插入时生成优先级。

数据集大约有6000项。

我正在修改提供给我们的现有模板类（主要是声明的方法，没有定义）。预定义的生成器是std::default_random_engine，它仅生成伪随机数。我想知道，如果这个生成器足够了，如果不是，那有什么选择呢？数据将从文件中一次读取。

随机数生成器声明为：

std::default_random_engine* generator_;

仅在包装类的构造函数中创建时使用

TreapItem<K, T>(key, data, (*generator_)())

我希望发生的碰撞次数最少。 std::default_random_engine* generator_;是否足以实现无冲突，还是需要其他发电机？

编辑：我更喜欢均匀分布，或者更接近均匀分布的东西。但是，正态分布也可能起作用。

生成器的指针位于给定的代码中，乍一看并没有显示为缺陷。

Answer 1

这是c ++随机生成器的简单（但并非详尽无遗）基准。加上古老的C rand函数和一个简单的“异或”发生器。

有一个简单的烟雾测试，从数字中间取几位，但绝不是加密的。

我认为它们对于随机二叉搜索树都将很好地工作。

#include <random>
#include <iostream>
#include <chrono>
#include <stdlib.h>

struct rot_xor {
  int32_t seed = 0x95abcfad;
  inline uint32_t operator() () {
    return seed = (seed << 1) ^ ((seed >> 31) & 0xa53a9be9);
  }
};

struct crand {
  int32_t seed = 0x95abcfad;
  inline uint32_t operator() () {
    return rand();
  }
};

template <class Generator>
void benchmark(std::vector<int> &histo) {
  Generator r;
  int mask = histo.size() - 1;
  for (int i = 0; i != 10000000; ++i) {
    uint32_t val = (uint32_t)r();
    histo[(val>>16) & mask]++;
  }
}

int main() {
  using std::chrono::high_resolution_clock;
  using std::chrono::duration_cast;
  using std::chrono::microseconds;

  for (int i = 0; i != 9; ++i) {
    std::vector<int> histo(0x100);
    auto t0 = high_resolution_clock::now();
    switch (i) {
      case 0: benchmark<std::minstd_rand0>(histo); break;
      case 1: benchmark<std::minstd_rand>(histo); break;
      case 2: benchmark<std::mt19937>(histo); break;
      case 3: benchmark<std::mt19937_64>(histo); break;
      case 4: benchmark<std::ranlux24_base>(histo); break;
      case 5: benchmark<std::ranlux48_base>(histo); break;
      case 6: benchmark<std::default_random_engine>(histo); break;
      case 7: benchmark<crand>(histo); break;
      case 8: benchmark<rot_xor>(histo); break;
    }
    auto t1 = high_resolution_clock::now();

    int min_histo = histo[0];
    int max_histo = histo[0];
    for (auto h : histo) {
      min_histo = std::min(min_histo, h);
      max_histo = std::max(max_histo, h);
    }
    std::cout << "test " << i << " took " << duration_cast<microseconds>(t1-t0).count() << "us\n";
    std::cout << " smoke test = " << min_histo << " .. " << max_histo << "\n";
  }
}

对于相当复杂的C ++默认值（仅3-5），结果显示出令人惊讶的性能比简单的RNG慢十倍标准的最好的似乎是带有进位版本ranlux_ *的减法。毫无疑问，最慢的C rand（）函数是最慢的。

test 0 took 58066us
 smoke test = 38486 .. 39685
test 1 took 39310us
 smoke test = 38533 .. 39604
test 2 took 26382us
 smoke test = 38503 .. 39591
test 3 took 29146us
 smoke test = 38591 .. 39670
test 4 took 27721us <- not bad, ranlux24
 smoke test = 38419 .. 39597
test 5 took 27310us
 smoke test = 38608 .. 39622
test 6 took 38629us
 smoke test = 38486 .. 39685
test 7 took 65377us
 smoke test = 38551 .. 39541
test 8 took 10984us <-- fastest (rot-xor)
 smoke test = 38656 .. 39710

在C ++中为挖矿生成随机优先级

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