Generator
Generator,即数据生成器。当数据很大,手造会累死的时候,我们就需要它来帮助我们自动造数据。
简单的例子¶
生成两个
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 | #include <iostream> #include "testlib.h" using namespace std; int main(int argc, char* argv[]) { registerGen(argc, argv, 1); int n = atoi(argv[1]); cout << rnd.next(1, n) << " "; cout << rnd.next(1, n) << endl; } |
为什么要使用 Testlib?¶
有人说写 generator 不需要用 Teslib,它在这没什么用。实际上这是个不正确的想法。一个好的 generator 应该满足这一点: 在任何环境下对于相同输入它给出相同输出 。写 generator 就避免不了生成随机值,平时我们用的 rand()
或 C++11 的 mt19937/uniform_int_distribution
,当操作系统不同、使用不同编译器编译、不同时间运行等,它们的输出都可能不同(对于非常常用的 srand(time(0))
,这是显然的),而这就会给生成数据带来不确定性。
而 Testlib 中的随机值生成函数则保证了相同调用会输出相同值,与 generator 本身或平台均无关。另外。它给生成各种要求的随机值提供了很大便利,如 rnd.next("[a-z]{1,10}")
会生成一个长度在 a
到 z
,很方便吧!
Testlib 能做什么?¶
在一切之前,先执行 registerGen(argc, argv, 1)
初始化 Testlib(其中 1
是使用的 generator 版本,通常保持不变),然后我们就可以使用 rnd
对象来生成随机值。随机数种子取自命令行参数的哈希值,对于某 generator g.cpp
, g 100
(Unix-Like) 和 g.exe "100"
(Windows) 将会有相同的输出,而 g 100 0
则与它们不同。
rnd
对象的类型为 random_t
,你可以建立一个新的随机值生成对象,不过通常你不需要这么做。
该对象有许多有用的成员函数,下面是一些例子:
调用 | 含义 |
---|---|
rnd.next(4) | 等概率生成一个 |
rnd.next(4, 100) | 等概率生成一个 |
rnd.next(10.0) | 等概率生成一个 |
rnd.next("one | two | three") | 等概率从 one , two , three 三个串中返回一个 |
rnd.wnext(4, t) | wnext() 是一个生成不等分布(具有偏移期望)的函数, next() 的次数,并取生成值的最大值。例如 rnd.wnext(3, 1) 等同于 max({rnd.next(3), rnd.next(3)}) ; rnd.wnext(4, 2) 等同于 max({rnd.next(4), rnd.next(4), rnd.next(4)}) 。如果 next() 。 |
rnd.any(container) | 等概率返回一个具有随机访问迭代器(如 std::vector 和 std::string )的容器内的某一元素的引用 |
另外,不要使用 std::random_shuffle()
,请使用 Testlib 中的 shuffle()
,它同样接受一对迭代器。它使用 rnd
来打乱序列,即满足如上“好的 generator”的要求。
极简正则表达式:通用
示例:生成一棵树¶
下面是生成一棵树的主要代码,它接受两个参数——顶点数和伸展度。例如,当
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 | #define forn(i, n) for (int i = 0; i < int(n); i++) registerGen(argc, argv, 1); int n = atoi(argv[1]); int t = atoi(argv[2]); vector<int> p(n); /* 为节点 1..n-1 设置父亲 */ forn(i, n) if (i > 0) p[i] = rnd.wnext(i, t); printf("%d\n", n); /* 打乱节点 1..n-1 */ vector<int> perm(n); forn(i, n) perm[i] = i; shuffle(perm.begin() + 1, perm.end()); /* 根据打乱的节点顺序加边 */ vector<pair<int, int> > edges; for (int i = 1; i < n; i++) if (rnd.next(2)) edges.push_back(make_pair(perm[i], perm[p[i]])); else edges.push_back(make_pair(perm[p[i]], perm[i])); /* 打乱边 */ shuffle(edges.begin(), edges.end()); for (int i = 0; i + 1 < n; i++) printf("%d %d\n", edges[i].first + 1, edges[i].second + 1); |
一次性生成多组数据¶
跟不使用 Testlib 编写的时候一样,每次输出前重定向输出流就好,不过 Testlib 提供了一个辅助函数 startTest(test_index)
,它帮助你将输出流重定向到 test_index
文件。
一些注意事项¶
- 严格遵循题目的格式要求,如空格和换行,注意文件的末尾应有一个换行。
- 对于大数据首选
printf
而非cout
,以提高性能。(不建议在使用 Testlib 时关闭流同步) - 不使用 UB(Undefined Behavior,未定义行为),如本文开头的那个示例,输出如果写成
cout <<rnd.next(1, n) << " " << rnd.next(1, n) << endl;
,则next()
的调用顺序没有定义。
更多示例¶
可以在GitHub中找到。
本文翻译自Генераторы на testlib.h - Codeforces。 testlib.h
的 GitHub 存储库为MikeMirzayanov/testlib。
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