重新初始化随机分布答案

【问题标题】：Re-initializing random distribution重新初始化随机分布
【发布时间】：2021-04-13 00:58:55
【问题描述】：

是否可以合理地期望在每个下一个数字请求之前重新初始化来自的分配的行为方式与初始化一次相同？换句话说，这样做：

std::default_random_engine generator;
int p[10]={};
for (int i=0; i<nrolls; ++i) {
 std::uniform_int_distribution<int> distribution(0,9);
 int number = distribution(generator);
 ++p[number];
}

具有相同的分布

std::uniform_int_distribution<int> distribution(0,9);
std::default_random_engine generator;
int p[10]={};
for (int i=0; i<nrolls; ++i) {
 int number = distribution(generator);
 ++p[number];
}

我已经检查过，对于均匀分布和正态分布，它在经验上是正确的。我可以从的每个发行版中期待它吗？

【问题讨论】：

我想起了几年前的一次 CppCon 演讲，它处理了同样的问题；我已经相应地编辑了我的答案。
与distributions-and-internal-state相关

标签： c++ c++11 random

【解决方案1】：

我基本上做了你的第一个实现所做的事情。每次我需要分发时都构建一个。

也就是说，是的，不同分布的行为是 guaranteed by the standard 以特定方式运行。

STL recommends，因为发行版相对便宜，所以不必担心每次需要一个或需要一个新范围时都构建一个。他还说如果不想每次都构造一个，可以使用param成员函数来改变分布范围。

如果上述直接 Youtube 链接失效（寻求 30 分钟），Microsoft Channel9 链接：https://channel9.msdn.com/Events/GoingNative/2013/rand-Considered-Harmful

编辑

我正在重新观看几年前的 CppCon 演讲，该演讲讨论了这个确切的问题。结果？将分布构造为局部变量即使在循环内 is 4.5 times faster。

【讨论】：

但分布可能有内部状态。