随机数生成模板函数（静态断言失败）

Question

我创建了一个简单的模板函数来生成 [low, high) 范围内的 T 类型随机数（我需要 int 或 float），如下所示：

template <typename T>
T randm(T low, T high)
{
    static std::random_device seeder;
    static std::mt19937 gen(seeder());
    std::uniform_real_distribution<T> dis(low, high);
    return dis(gen);
}

然而，当我尝试将其命名为：

int r = randm<int>(0, 10);

我收到错误：“静态断言失败：result_type 必须是浮点类型”。

我发现如果我使用 uniform_real_distribution<> 而不是 uniform_real_distribution<T>，它会起作用，但我不确定为什么（如果我没记错的话 uniform_real_distribution<> 默认为 double我不需要）。

Answer 1

根据cppreference，uniform_real_distribution有这样的声明：

template< class RealType = double >
class uniform_real_distribution;

// ctor
explicit uniform_real_distribution( RealType a, RealType b = 1.0 );

因此，当您使用 uniform_real_distribution<> 形式时，它实际上将 RealType 替换为 double（从默认模板参数获得）。但是，当您使用 uniform_real_distribution<T> 时，您实际上将 RealType 指定为 T（在您的示例中为 int），从而导致一些 static_assert检查 uniform_real_distribution.

执行失败

Answer 2

对于整数类型，std::uniform_int_distribution. You have to apply something with if constexpr or to use SFNIAE (with type traits) to handle floating points and integrals separately. Btw. there is a note in std::uniform_real_distribution：如果这不是 float、double 或 long double 之一，则效果未定义。（“this”涉及模板类型。)

SFINAE区分的两个独立函数：

#include <iostream>
#include <random>

template <typename T,
  std::enable_if_t<std::is_integral_v<T>, int> = 0
>
T randm(T low, T high)
{
    static std::random_device seeder;
    static std::mt19937 gen(seeder());
    std::uniform_int_distribution<T> dis(low, high);
    return dis(gen);
}

template <typename T,
  std::enable_if_t<std::is_floating_point_v<T>, int> = 0
>
T randm(T low, T high)
{
    static std::random_device seeder;
    static std::mt19937 gen(seeder());
    std::uniform_real_distribution<T> dis(low, high);
    return dis(gen);
}

#define DEBUG(...) std::cout << #__VA_ARGS__ << ";\n"; __VA_ARGS__ 

int main()
{
  DEBUG(std::cout << randm(0, 10) << std::endl);
  DEBUG(std::cout << randm(0.0f, 10.0f) << std::endl);
}

输出：

std::cout << randm(0, 10) << std::endl;
4
std::cout << randm(0.0f, 10.0f) << std::endl;
9.05245

Live Demo on coliru

使用if constexpr（至少需要C++17）：

#include <iostream>
#include <random>

template <typename T>
T randm(T low, T high)
{
  static std::random_device seeder;
  static std::mt19937 gen(seeder());
  if constexpr (std::is_integral_v<T>) {
    std::uniform_int_distribution<T> dis(low, high);
    return dis(gen);
  }
  if constexpr (std::is_floating_point_v<T>) {
    std::uniform_real_distribution<T> dis(low, high);
    return dis(gen);
  }
  return T(); // ERROR?
}

#define DEBUG(...) std::cout << #__VA_ARGS__ << ";\n"; __VA_ARGS__ 

int main()
{
  DEBUG(std::cout << randm(0, 10) << std::endl);
  DEBUG(std::cout << randm(0.0f, 10.0f) << std::endl);
}

输出：

std::cout << randm(0, 10) << std::endl;
7
std::cout << randm(0.0f, 10.0f) << std::endl;
3.51174

Live Demo on coliru

受另一个 C++11 解决方案的启发：

#include <iostream>
#include <random>
#include <type_traits>

template <typename T>
T randm(T low, T high)
{
  static std::random_device seeder;
  static std::mt19937 gen(seeder());
  typename std::conditional<std::is_integral<T>::value,
    std::uniform_int_distribution<T>,
    std::uniform_real_distribution<T>
  >::type dis(low, high);
  return dis(gen);
}

#define DEBUG(...) std::cout << #__VA_ARGS__ << ";\n"; __VA_ARGS__ 

int main()
{
  DEBUG(std::cout << randm(0, 10) << std::endl);
  DEBUG(std::cout << randm(0.0f, 10.0f) << std::endl);
}

输出：

std::cout << randm(0, 10) << std::endl;
2
std::cout << randm(0.0f, 10.0f) << std::endl;
4.36778

Live Demo on coliru

also pointed out another weakness of this approach: std::is_integral covers any integral type (including variations of char and even bool) but std::uniform_int_distribution 如果模板类型 不是 short、int、long、long long、unsigned short、unsigned int、unsigned long 或 unsigned long long.

.

中提供了更好的选择

随机数生成模板函数（静态断言失败）

Template function for random number generation (static assertion failed)

c++

random

static

templates