std::ranges::sample
cppreference.net에서
| (C++23) <algorithm>
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template< std::input_iterator I, std::sentinel_for<I> S,
std::weakly_incrementable O, class Gen >
requires (std::forward_iterator<I> || std::random_access_iterator<O>) &&
std::indirectly_copyable<I, O> &&
std::uniform_random_bit_generator<std::remove_reference_t<Gen>>
O sample( I first, S last, O out, std::iter_difference_t<I> n, Gen&& gen );
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에 정의됨 | (1) |
template< ranges::input_range R, std::weakly_incrementable O, class Gen >
requires (ranges::forward_range<R> || std::random_access_iterator<O>) &&
std::indirectly_copyable<ranges::iterator_t<R>, O> &&
std::uniform_random_bit_generator<std::remove_reference_t<Gen>>
O sample( R&& r, O out, ranges::range_difference_t<R> n, Gen&& gen );
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(C++20부터) | (2) |
(C++20부터)1)
M = min(n, last - first) 시퀀스 [first, last) 에서 개의 원소를 (비복원으로) 선택하여 각 가능한 표본out 이 동일한 확률로 나타나도록 하고, 선택된 원소들을 부터 시작하는 범위에 씁니다. 이 알고리즘은 가
I 를 모델링하는 경우에만 std::forward_iterator안정적입니다 (선택된 원소들의 상대적 순서를 유지합니다).
out 가 [first, last) 에 속하는 경우 동작은 정의되지 않습니다.2) (1) 과 동일하지만,
r 를 소스 범위로 사용하고, 마치 ranges::begin(r) 를 first 로, ranges::end(r) 를 last 로 사용하는 것처럼 동작합니다.이 페이지에 설명된 함수형 엔티티는 알고리즘 함수 객체 (비공식적으로 니블로이드(niebloid)라고 함)입니다. 즉:
- 이들 중 하나를 호출할 때 명시적 템플릿 인자 목록을 지정할 수 없습니다.
- 이들 중 어느 것도 인자 의존적 조회에 보이지 않습니다.
- 이들 중 하나가 일반적인 비한정 조회에 의해 함수 호출 연산자의 왼쪽에 있는 이름으로 발견되면, 인자 의존적 조회가 억제됩니다.
매개변수
| first, last | - | 샘플링을 수행할 요소들의 범위 를 정의하는 반복자-감시자 쌍 ( 모집단 ) |
| r | - | 샘플링을 수행할 범위 ( 모집단 ) |
| out | - | 샘플들이 기록될 출력 반복자 |
| n | - | 추출할 샘플의 개수 |
| gen | - | 무작위성의 원천으로 사용되는 난수 생성기 |
반환값
결과 샘플 범위의 끝, 즉 out + M 와 동일한 반복자.
복잡도
선형 : 𝓞 ( last - first ) .
참고 사항
이 함수는 selection sampling 또는 reservoir sampling 을 구현할 수 있습니다.
가능한 구현
struct sample_fn { template<std::input_iterator I, std::sentinel_for<I> S, std::weakly_incrementable O, class Gen> requires (std::forward_iterator<I> or std::random_access_iterator<O>) && std::indirectly_copyable<I, O> && std::uniform_random_bit_generator<std::remove_reference_t<Gen>> O operator()(I first, S last, O out, std::iter_difference_t<I> n, Gen&& gen) const { using diff_t = std::iter_difference_t<I>; using distrib_t = std::uniform_int_distribution<diff_t>; using param_t = typename distrib_t::param_type; distrib_t D{}; if constexpr (std::forward_iterator<I>) { // 이 분기는 샘플 요소들의 "안정성"을 보존합니다 auto rest{ranges::distance(first, last)}; for (n = ranges::min(n, rest); n != 0; ++first) if (D(gen, param_t(0, --rest)) < n) { *out++ = *first; --n; } return out; } else { // O는 random_access_iterator입니다 diff_t sample_size{}; // [first, first + M) 요소들을 "임의 접근" 출력으로 복사합니다 for (; first != last && sample_size != n; ++first) out[sample_size++] = *first; // 복사된 요소들 중 일부를 무작위로 선택된 요소들로 덮어씁니다 for (auto pop_size{sample_size}; first != last; ++first, ++pop_size) { const auto i{D(gen, param_t{0, pop_size})}; if (i < n) out[i] = *first; } return out + sample_size; } } template<ranges::input_range R, std::weakly_incrementable O, class Gen> requires (ranges::forward_range<R> or std::random_access_iterator<O>) && std::indirectly_copyable<ranges::iterator_t<R>, O> && std::uniform_random_bit_generator<std::remove_reference_t<Gen>> O operator()(R&& r, O out, ranges::range_difference_t<R> n, Gen&& gen) const { return (*this)(ranges::begin(r), ranges::end(r), std::move(out), n, std::forward<Gen>(gen)); } }; inline constexpr sample_fn sample {}; |
예제
이 코드 실행
#include <algorithm> #include <iomanip> #include <iostream> #include <iterator> #include <random> #include <vector> void print(auto const& rem, auto const& v) { std::cout << rem << " = [" << std::size(v) << "] { "; for (auto const& e : v) std::cout << e << ' '; std::cout << "}\n"; } int main() { const auto in = {1, 2, 3, 4, 5, 6}; print("in", in); std::vector<int> out; const int max = in.size() + 2; auto gen = std::mt19937{std::random_device{}()}; for (int n{}; n != max; ++n) { out.clear(); std::ranges::sample(in, std::back_inserter(out), n, gen); std::cout << "n = " << n; print(", out", out); } }
가능한 출력:
in = [6] { 1 2 3 4 5 6 }
n = 0, out = [0] { }
n = 1, out = [1] { 5 }
n = 2, out = [2] { 4 5 }
n = 3, out = [3] { 2 3 5 }
n = 4, out = [4] { 2 4 5 6 }
n = 5, out = [5] { 1 2 3 5 6 }
n = 6, out = [6] { 1 2 3 4 5 6 }
n = 7, out = [6] { 1 2 3 4 5 6 }
참고 항목
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(C++20)
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범위 내 요소들을 무작위로 재정렬함
(알고리즘 함수 객체) |
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(C++17)
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시퀀스에서 N개의 무작위 요소를 선택함
(함수 템플릿) |