Sequenz von einzigartigen Integers generieren
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Namal schrieb:
Ich hab jetzt gemerkt bei meiner Simulation, dass bei 3 aus 1000000 und das 4,2 Millionen mal partial shuffle dafür ca 12 Stunden brauchen würde.
Die Zeit kommt mir aber sehr lang vor, vermutlich machst du andere Dinge falsch/ungünstig:
-Hast du auch Optimierungen angestellt bei deinen Messungen?
-Generierst du die Zahlen 1-1000000 jedes Mal neu? Du kannst sie doch einfach wiederverwenden!Allerdings sind diese 1 Million Zahlen bei jedem Schritt unterschiedlich (zufällig negativ oder positiv).
Erzähl mal mehr.
Ist das hier so ein Fall bei dem ich random_sample nehmen sollte?
Probier's doch aus.
Ich kenn mich leider noch nicht soviel mit Templates und Iteratoren aus. Kann mir jemand bitte erklären wie ich das Ergebnis von random_sample in einen vektor speichern kann? (der Rechner hier hat gcc 4.4.7 und kann den neuen C++11 kram noch nicht).
Ein back_inserter böte sich an, dann brauchst du gar nichts umzuschreiben.
Außerdem, was macht genau das doppelte & bei den übergebenen Parametern? ich hab das bei dem partial_shuffle mit einem und doppeltem ausprobiert und es gab keinen Unterschied.
Das ist eine rvalue-Referenz. Das zu erklären würde den Rahmen des Forums sprengen. Es ist (hier) eine Mikrooptimierung. Oder eher die Chance einer Mikrooptimierung. Du kannst es einfach weglassen. Ich persönlich hätte es hier niemals benutzt, wenn der Originalposter des Codes es nicht schon so gemacht hätte.
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SeppJ schrieb:
Außerdem, was macht genau das doppelte & bei den übergebenen Parametern? ich hab das bei dem partial_shuffle mit einem und doppeltem ausprobiert und es gab keinen Unterschied.
Das ist eine rvalue-Referenz. Das zu erklären würde den Rahmen des Forums sprengen. Es ist (hier) eine Mikrooptimierung. Oder eher die Chance einer Mikrooptimierung. Du kannst es einfach weglassen. Ich persönlich hätte es hier niemals benutzt, wenn der Originalposter des Codes es nicht schon so gemacht hätte.
Tatsächlich handelt es sich hier um Perfect Forwarding weil URNG ein Template Parameter ist. Ich hätte es an dieser Stelle auch nicht verwendet, obwohl z.B. die std::shuffle Funktion das genauso macht. Außerdem ist partial_user in seinem Code nicht sehr konsistent, da er einmal Perfect Forwaring und andermal einfach Call by Value macht. Das sollte man bei dem Zufallszahlengenerator auf keinen Fall machen, da man dann eine Kopie vom originalen Generator erstellt (kostet erstmal Zeit) und außerdem kriegt man dann bei jedem Funktionsaufruf die gleichen Werte, da der originale Generator nie verändert wird. Meine Empfehlung wäre daher den RNG einfach als normale Reference zu übergeben. Das ist dann fast wie Perfect Forwarding, außer das man die Funktion nicht mit temporären Objekten aufrufen kann was meiner Meinung nach bei einem RNG sowieso wenig Sinn macht.
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Das sollte man bei dem Zufallszahlengenerator auf keinen Fall machen, da man dann eine Kopie vom originalen Generator erstellt (kostet erstmal Zeit) und außerdem kriegt man dann bei jedem Funktionsaufruf die gleichen Werte, da der originale Generator nie verändert wird.
Dafür gibt es
reference_wrapper. Was aber natürlich nicht bei jedem Aufruf nötig sein sollte.
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sebi707 schrieb:
Außerdem ist partial_user in seinem Code nicht sehr konsistent, da er einmal Perfect Forwaring und andermal einfach Call by Value macht.
Das habe ich schlicht und einfach vergessen. Ich war erstaunt, dass SeppJ das bei seinen Messungen nicht gemerkt hat, habe aber nichts gesagt.war
Perfect Forwarding ist hier einfach angenehm, da ich dann bei Bedarf einen temporären Generator gleich im Argument konstruieren kann und das habe ich auch schon ein paar mal gemacht.
