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#包含 
#包含 
#包含 <串>
#包含 <映射>
#包含 <随机>
整 主()
{
   随机设备 读;
   mt19937 生成(读());

   // 若平均一分钟出现 4 次事件
   // 则在一分钟内出现 n 次的频率如何?
   标::泊松分布<> d(4);

   映射<整, 整> 历史;
   对(整 n=0; n<10000; ++n) {
       ++历史[d(生成)];
   }
   对(动 p : 历史) {
       输出 << p.第一 <<
               ' ' << 串(p.第二/100, '*') << '\n';
   }
}

0 *
1 *******
2 **************
3 *******************
4 *******************
5 ***************
6 **********
7 *****
8 **
9 *
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#包含 
#包含 
#包含 <串>
#包含 <映射>
#包含 <随机>

整 主()
{
   随机设备 读;
   mt19937 生成(读());
   // 从 0 到 5 增加概率
   // 从 5 到 10 保持水平
   // 从 10 到 15 以相同速率下降
   向量<双精> i{0, 5, 10, 15};
   向量<双精> w{0, 1,   1, 0};
   标::分段线性分布<> d(i.开始(), i.尾(), w.开始());

   映射<整, 整> 历史;
   对(整 n=0; n<10000; ++n) {
       ++历史[d(生成)];
   }
   对(动 p : 历史) {
       输出 << 置宽(2) << 置填充('0') << p.第一 << ' '
           << 串(p.第二/100,'*') << '\n';
   }
}

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01 ***
02 ****
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感谢各位的阅读，以上就是“如何用泊松分布实现c++随机数值”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对如何用泊松分布实现c++随机数值这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！

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