تحقيق دقة عالية في توليد أرقام عشوائية في C++

فيما يتعلق بسؤالك حول كيفية تخزين ناتج التوليد العشوائي للأرقام العشرية في متغير من نوع double بدلاً من طباعته على الإخراج القياسي، يمكنني أن أوضح لك الطريقة بطريقة شاملة.

في الشيفرة التي قدمتها، يتم استخدام std::cout لطباعة الأرقام العشوائية على الشاشة. إذا كنت ترغب في تخزين هذه الأرقام في متغير من نوع double، يمكنك استخدام مصفوفة أو متغير فردي. فيما يلي تعديل للشيفرة لتحقيق ذلك:

cppCopy code
#include 
#include 
#include     

int main()
{
    std::random_device rd;
    std::mt19937 e2(rd());
    std::uniform_real_distribution<> dist(1, 10);

    // تحديد حجم المصفوفة حسب عدد الأرقام التي تحتاجها
    const int numOfRandomNumbers = 10;
    double randomNumbers[numOfRandomNumbers];

    for (int i = 0; i < numOfRandomNumbers; ++i)
    {
        // تخزين الرقم العشوائي في المصفوفة
        randomNumbers[i] = dist(e2);
    }

    // الطباعة على الشاشة (يمكنك تجاهل هذا الجزء إذا لم تحتاج لطباعته)
    for (int i = 0; i < numOfRandomNumbers; ++i)
    {
        std::cout << std::fixed << std::setprecision(10) << randomNumbers[i] << std::endl;
    }

    return 0;
}

قمت بإضافة مصفوفة randomNumbers من نوع double لتخزين الأرقام العشوائية، وفي كل دورة من الحلقة، يتم تخزين الرقم العشوائي في العنصر المناسب في المصفوفة. بعد ذلك، يمكنك استخدام هذه الأرقام كما تشاء في البرنامج الخاص بك.

بالطبع، يمكننا توسيع المحادثة لتشمل مزيد من المعلومات حول كيفية تحقيق دقة عالية في أرقام العشوائية في لغة C++ والتعامل معها بشكل فعال.

أحد الجوانب الهامة في التعامل مع الأرقام العشوائية هو فهم توزيع الأرقام. في الشيفرة المقدمة، تم استخدام std::uniform_real_distribution لضمان توزيع متساوي للأرقام في نطاق محدد. يمكنك أيضًا استخدام توزيعات أخرى مثل std::normal_distribution إذا كنت بحاجة إلى أرقام تتبع توزيع غاوسي.

تذكيرًا بسيطًا، يمكنك زيادة دقة الأرقام العشوائية عن طريق زيادة عدد الأرقام العشوائية الفرعية التي يتم إنشاؤها. يمكنك تحقيق ذلك عن طريق تعديل قيمة numOfRandomNumbers في المثال الذي قدمته.

أيضًا، يمكنك النظر في تحسينات الأداء والكفاءة، على سبيل المثال، من خلال استخدام std::vector بدلاً من مصفوفة ثابتة الحجم إذا كنت غير متأكد من عدد الأرقام التي تحتاج إليها مسبقًا.

في النهاية، يُفضل دائمًا فحص وثائق اللغة البرمجية والمكتبات المستخدمة للحصول على تفاصيل أعمق حول خيارات توليد الأرقام العشوائية والتحكم في دقتها وتوزيعها.