Question

我正在洗牌，它经常在一个小阵列上完成。可以是1到10个元素。

我在这个问题上尝试了接受的答案：

Is this C implementation of Fisher-Yates shuffle correct?

不幸的是，它非常慢。

我需要一种更快的方法来做到这一点并避免我看到的模偏差。有什么建议吗？

修改对不起，我应该指出，这不是缓慢的，这是用于生成随机int范围的方法。即rand_int（）。我正在使用Mersenne twister算法，在我的情况下RAND_MAX是UINT_MAX帮助。当n远小于RAND_MAX

时，这当然会变慢

我还发现了2个rand_int类型函数的实现。

static int rand_int(int n) {
  int limit = RAND_MAX - RAND_MAX % n;
  int rnd;

  do {
    rnd = rand();
  } while (rnd >= limit);
  return rnd % n;
}

以下内容要快得多。但是，它是否避免了模偏差问题？

int rand_int(int limit) {

    int divisor = RAND_MAX/(limit);
    int retval;

    do { 
        retval = rand() / divisor;
    } while (retval > limit);

    return retval;
}

Answer 1

修改

使用rand()解决有关避免模偏差的基本问题，请参阅http://eternallyconfuzzled.com/arts/jsw_art_rand.aspx。

简而言之，除了跳过非域随机数¹之外，你不能真正统一;本文列出了一些公式来获得较小的偏差（例如int r = rand() / ( RAND_MAX / N + 1 )），而不会牺牲更多的性能。

¹请参阅Java的Random.nextInt（int）实现： http://download.oracle.com/javase/1.4.2/docs/api/java/util/Random.html#nextInt(int）

使用C ++

您应该可以使用std::random_shuffle（来自<algorithm>标题）;

如果你必须推出自己的shuffle实现，我建议使用std :: random（TR1，C ++ 0x或Boost）。它带有许多发生器和发行版，具有不同的性能特征。

#include <random> std::mt19937 rng(seed); std::uniform_int_distribution<int> gen(0, N); // uniform, unbiased int r = gen(rng);

有关Boost随机发生器和分布特性的详细概述，请参阅增强文档：

http://www.boost.org/doc/libs/1_47_0/doc/html/boost_random/reference.html#boost_random.reference.generators

以下是直接使用Boost Random执行std::random_shuffle的示例：

#include <algorithm> #include <functional> #include <vector> #include <boost/random.hpp> struct Rng { Rng(boost::mt19937 &rng) : _rng(rng) {} unsigned operator()(unsigned i) { boost::uniform_int<> dist(0, i - 1); return dist(_rng); } private: boost::mt19937 &_rng; }; boost::mt19937 state; std::random_shuffle(v.begin(), v.end(), Rng(state));

快速避免模偏差的方法

1 个答案:

使用C ++