そこで、rand（）は有害と見なされるという話を見て、単純なstd::rand()プラスモジュラスパラダイムよりも乱数生成のエンジン分布パラダイムを使用することを提唱しました。
しかし、私はstd::rand()直接の失敗を見たかったので、簡単な実験をしました：
- 基本的に、私は2つの機能を書いた
getRandNum_Old()とgetRandNum_New()それが使用して0から5までの間の乱数を生成std::rand()し、std::mt19937+std::uniform_int_distributionそれぞれ。 - 次に、「古い」方法を使用して960,000（6で割り切れる）の乱数を生成し、0〜5の数値の頻度を記録しました。次に、これらの周波数の標準偏差を計算しました。私が探しているのは、分布が本当に均一である場合に起こることになるので、可能な限り低い標準偏差です。
- そのシミュレーションを1000回実行し、各シミュレーションの標準偏差を記録しました。また、ミリ秒単位でかかった時間を記録しました。
- その後、まったく同じことを繰り返しましたが、今回は「新しい」方法で乱数を生成しました。
- 最後に、新旧両方の方法の標準偏差のリストの平均と標準偏差、および新旧両方の方法の時間のリストの平均と標準偏差を計算しました。
結果は次のとおりです。
[OLD WAY]
Spread
mean: 346.554406
std dev: 110.318361
Time Taken (ms)
mean: 6.662910
std dev: 0.366301
[NEW WAY]
Spread
mean: 350.346792
std dev: 110.449190
Time Taken (ms)
mean: 28.053907
std dev: 0.654964
驚いたことに、ロールの総広がりは両方の方法で同じでした。つまり、std::mt19937+std::uniform_int_distributionは単純なstd::rand()+よりも「均一」ではありませんでした%。私が行った別の観察は、新しいものは古い方法よりも約4倍遅いということでした。全体として、品質の向上がほとんどないのに、スピードに莫大なコストを払っていたように見えました。
私の実験には何らかの欠陥がありますか？それともstd::rand()、それほど悪くはなく、おそらくもっと良いのでしょうか？
参考までに、私が使用したコード全体を次に示します。
#include <cstdio>
#include <random>
#include <algorithm>
#include <chrono>
int getRandNum_Old() {
static bool init = false;
if (!init) {
std::srand(time(nullptr)); // Seed std::rand
init = true;
}
return std::rand() % 6;
}
int getRandNum_New() {
static bool init = false;
static std::random_device rd;
static std::mt19937 eng;
static std::uniform_int_distribution<int> dist(0,5);
if (!init) {
eng.seed(rd()); // Seed random engine
init = true;
}
return dist(eng);
}
template <typename T>
double mean(T* data, int n) {
double m = 0;
std::for_each(data, data+n, [&](T x){ m += x; });
m /= n;
return m;
}
template <typename T>
double stdDev(T* data, int n) {
double m = mean(data, n);
double sd = 0.0;
std::for_each(data, data+n, [&](T x){ sd += ((x-m) * (x-m)); });
sd /= n;
sd = sqrt(sd);
return sd;
}
int main() {
const int N = 960000; // Number of trials
const int M = 1000; // Number of simulations
const int D = 6; // Num sides on die
/* Do the things the "old" way (blech) */
int freqList_Old[D];
double stdDevList_Old[M];
double timeTakenList_Old[M];
for (int j = 0; j < M; j++) {
auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
std::fill_n(freqList_Old, D, 0);
for (int i = 0; i < N; i++) {
int roll = getRandNum_Old();
freqList_Old[roll] += 1;
}
stdDevList_Old[j] = stdDev(freqList_Old, D);
auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();
auto dur = std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>(end-start);
double timeTaken = dur.count() / 1000.0;
timeTakenList_Old[j] = timeTaken;
}
/* Do the things the cool new way! */
int freqList_New[D];
double stdDevList_New[M];
double timeTakenList_New[M];
for (int j = 0; j < M; j++) {
auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
std::fill_n(freqList_New, D, 0);
for (int i = 0; i < N; i++) {
int roll = getRandNum_New();
freqList_New[roll] += 1;
}
stdDevList_New[j] = stdDev(freqList_New, D);
auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();
auto dur = std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>(end-start);
double timeTaken = dur.count() / 1000.0;
timeTakenList_New[j] = timeTaken;
}
/* Display Results */
printf("[OLD WAY]\n");
printf("Spread\n");
printf(" mean: %.6f\n", mean(stdDevList_Old, M));
printf(" std dev: %.6f\n", stdDev(stdDevList_Old, M));
printf("Time Taken (ms)\n");
printf(" mean: %.6f\n", mean(timeTakenList_Old, M));
printf(" std dev: %.6f\n", stdDev(timeTakenList_Old, M));
printf("\n");
printf("[NEW WAY]\n");
printf("Spread\n");
printf(" mean: %.6f\n", mean(stdDevList_New, M));
printf(" std dev: %.6f\n", stdDev(stdDevList_New, M));
printf("Time Taken (ms)\n");
printf(" mean: %.6f\n", mean(timeTakenList_New, M));
printf(" std dev: %.6f\n", stdDev(timeTakenList_New, M));
}