Каковы преимущества использования uniform_int_distribution против операции модуля?

Согласно следующим результатам, генерирование единичных случайных чисел между двумя числами с использованием операции % почти в 3 раза быстрее, чем при использовании std::uniform_int_distribution: есть ли веские основания использовать std::uniform_int_distribution?

код:

#include <iostream>
#include <functional>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <random>

#include <cstdio>
#include <cstdlib>

using namespace std;

#define N 100000000

int main()
{

clock_t tic,toc;

for(int trials=0; trials<3; trials++)
{
    cout<<"trial: "<<trials<<endl;

    // uniform_int_distribution
    {
        int res = 0;
        mt19937 gen(1);
        uniform_int_distribution<int> dist(0,999);

        tic = clock();
        for(int i=0; i<N; i++)
        {
            int r = dist(gen);
            res += r;
            res %= 1000;
        }
        toc = clock();
        cout << "uniform_int_distribution: "<<(float)(toc-tic)/CLOCKS_PER_SEC << endl;
        cout<<res<<" "<<endl;

    }

    // simple modulus operation
    {
        int res = 0;
        mt19937 gen(1);

        tic = clock();
        for(int i=0; i<N; i++)
        {
            int r = gen()%1000;
            res += r;
            res %= 1000;
        }
        toc = clock();
        cout << "simple modulus operation: "<<(float)(toc-tic)/CLOCKS_PER_SEC << endl;
        cout<<res<<" "<<endl;

    }

    cout<<endl;
}

}

Вывод:

trial: 0
uniform_int_distribution: 2.90289
538 
simple modulus operation: 1.0232
575 

trial: 1
uniform_int_distribution: 2.86416
538 
simple modulus operation: 1.01866
575 

trial: 2
uniform_int_distribution: 2.94309
538 
simple modulus operation: 1.01809
575

Ответы

Ответ 1

При использовании modulo (%) вы получите статистическое отклонение, чтобы отобразить диапазон, например. rand() к другому интервалу.

Например, предположим, что rand() равномерно отображает (без смещения) на [0, 32767] и вы хотите отобразить на [0,4] выполнение rand() % 5. Тогда значения 0, 1 и 2 будут в среднем получаться 6554 из 32768 раз, но значения 3 и 4 только 6553 раз (так что 3 * 6554 + 2 * 6553 = 32768).

Уклон небольшой (0,01%), но в зависимости от вашего приложения, которое может оказаться фатальным. Смотрите, что Стефан Т. Лававей говорит " rand() считается вредным" для более подробной информации.