C++ Academy · Lección

Ejemplos prácticos

Dados, barajado y muestreo

Ejemplos prácticos es una lección gratuita de C++ Academy en CoddyKit. Esta es la lección 4 de 4. Puedes leer la lección completa abajo gratuitamente — luego la practicas en el navegador con un editor de código integrado y un tutor de IA 24/7. Forma parte de la ruta de aprendizaje de C++ Academy, y tu progreso se sincroniza en la web y la app de CoddyKit. El curso de C++ Academy incluye 4 lecciones en total.

Lanzar dados

Un dado de seis caras es una uniform_int_distribution(1, 6) alimentada por un motor inicializado con una semilla.

#include <iostream>
#include <random>

int main() {
    std::mt19937 gen(2026);
    std::uniform_int_distribution<int> die(1, 6);
    for (int i = 0; i < 5; ++i) std::cout << die(gen) << ' ';
    std::cout << '\n';
    return 0;
}

Sumar dos dados

Lanzar dos dados y sumarlos produce el conocido intervalo de 2 a 12, con un máximo en 7.

#include <iostream>
#include <random>

int main() {
    std::mt19937 gen(1);
    std::uniform_int_distribution<int> die(1, 6);
    int total = die(gen) + die(gen);
    std::cout << "two dice sum: " << total << '\n';
    return 0;
}

Lanzar una moneda

Una moneda equilibrada es una bernoulli_distribution(0.5). Cuente las caras en muchos lanzamientos.

#include <iostream>
#include <random>

int main() {
    std::mt19937 gen(7);
    std::bernoulli_distribution coin(0.5);
    int heads = 0;
    for (int i = 0; i < 100; ++i) if (coin(gen)) ++heads;
    std::cout << heads << " heads out of 100\n";
    return 0;
}

Barajar una baraja

std::shuffle reordena aleatoriamente un intervalo usando su motor; es el reemplazo moderno de random_shuffle, que se eliminó.

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

int main() {
    std::vector<int> cards{1, 2, 3, 4, 5};
    std::mt19937 gen(3);
    std::shuffle(cards.begin(), cards.end(), gen);
    for (int c : cards) std::cout << c << ' ';
    std::cout << '\n';
    return 0;
}

Elegir un ganador aleatorio

Seleccione un elemento generando un índice aleatorio dentro del intervalo.

#include <iostream>
#include <random>
#include <vector>
#include <string>

int main() {
    std::vector<std::string> names{"Ann", "Ben", "Cara", "Dan"};
    std::mt19937 gen(9);
    std::uniform_int_distribution<int> pick(0, names.size() - 1);
    std::cout << "winner: " << names[pick(gen)] << '\n';
    return 0;
}

Muestrear sin reemplazo

std::sample extrae k elementos distintos de un intervalo, lo que resulta perfecto para una lotería o para seleccionar preguntas de un cuestionario.

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

int main() {
    std::vector<int> pool{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};
    std::vector<int> picked;
    std::mt19937 gen(4);
    std::sample(pool.begin(), pool.end(), std::back_inserter(picked), 3, gen);
    for (int x : picked) std::cout << x << ' ';
    std::cout << '\n';
    return 0;
}

Caracteres aleatorios para contraseñas

Indexe un conjunto de caracteres con una distribución uniforme para construir una cadena aleatoria.

#include <iostream>
#include <random>
#include <string>

int main() {
    const std::string chars = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz";
    std::mt19937 gen(13);
    std::uniform_int_distribution<int> pick(0, chars.size() - 1);
    std::string pw;
    for (int i = 0; i < 8; ++i) pw += chars[pick(gen)];
    std::cout << pw << '\n';
    return 0;
}

Elección ponderada

std::discrete_distribution elige índices según los pesos indicados, por lo que los resultados comunes aparecen con mayor frecuencia.

#include <iostream>
#include <random>

int main() {
    std::mt19937 gen(6);
    std::discrete_distribution<int> d{10, 1, 1}; // index 0 is heaviest
    int counts[3] = {0};
    for (int i = 0; i < 120; ++i) counts[d(gen)]++;
    std::cout << counts[0] << ' ' << counts[1] << ' ' << counts[2] << '\n';
    return 0;
}

Simular una caminata aleatoria

Dé pasos aleatorios hacia la izquierda o la derecha y registre la posición final: es una simulación estocástica sencilla.

#include <iostream>
#include <random>

int main() {
    std::mt19937 gen(2);
    std::bernoulli_distribution step(0.5);
    int pos = 0;
    for (int i = 0; i < 1000; ++i) pos += step(gen) ? 1 : -1;
    std::cout << "final position: " << pos << '\n';
    return 0;
}

Lanzar hasta obtener un seis

Repita el bucle hasta que ocurra un evento para modelar ensayos; en este caso, cuente los lanzamientos necesarios para obtener un seis.

#include <iostream>
#include <random>

int main() {
    std::mt19937 gen(15);
    std::uniform_int_distribution<int> die(1, 6);
    int rolls = 0;
    while (die(gen) != 6) ++rolls;
    std::cout << "extra rolls before a six: " << rolls << '\n';
    return 0;
}

Generar datos de prueba

Las distribuciones permiten llenar rápidamente un vector con valores aleatorios para probar algoritmos.

#include <iostream>
#include <random>
#include <vector>

int main() {
    std::mt19937 gen(21);
    std::uniform_int_distribution<int> d(1, 50);
    std::vector<int> data(5);
    for (int& v : data) v = d(gen);
    for (int v : data) std::cout << v << ' ';
    std::cout << '\n';
    return 0;
}

Comprobación rápida

Compruebe su comprensión de la aleatoriedad en la práctica.

Repaso

Ha aplicado <random> en la práctica:

dados, monedas y ganadores mediante distribuciones uniformes y de Bernoulli
std::shuffle para reordenar y std::sample para extraer sin reemplazo
discrete_distribution para elecciones ponderadas, además de simulaciones como las caminatas aleatorias

Ahora dispone de un conjunto completo de herramientas para contenedores asociativos, hashing, entrada y salida de archivos, y aleatoriedad en C++.

Preguntas frecuentes

¿La lección «Ejemplos prácticos» es gratis?

Sí — el texto completo de «Ejemplos prácticos» es gratis para leer aquí en la web. Para practicarla de forma interactiva (editor de código integrado y tutor de IA 24/7) y desbloquear el resto del curso de C++ Academy, actualiza a CoddyKit PRO. El curso de C++ Academy incluye 4 lecciones en total.

¿Qué aprenderé en «Ejemplos prácticos»?

Dados, barajado y muestreo Practicas C++ Academy con código real que ejecutas directamente en el navegador, y un tutor de IA 24/7 responde tus preguntas mientras trabajas en la lección.

¿Necesito experiencia previa para empezar C++ Academy?

No se requiere experiencia previa. C++ Academy en CoddyKit está estructurado para principiantes hasta estudiantes avanzados, así que puedes empezar aquí o desde el inicio y avanzar a tu ritmo. Esta es la lección 4 de 4.

¿Cuánto tiempo toma la lección «Ejemplos prácticos»?

La mayoría de las lecciones de CoddyKit toman alrededor de 5–10 minutos. Cada una es compacta e interactiva, así que avanzas constantemente y retomas exactamente por donde dejaste en la web y la app.

¿Puedo escribir y ejecutar código en esta lección de C++ Academy?

Sí. Cada lección de C++ Academy incluye un editor de código integrado, así que escribes y ejecutas código real directamente en tu navegador y obtienes retroalimentación instantánea de IA — sin configuración local necesaria.

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