C++ Academy · Урок

Практические примеры

Кости, перемешивание и выборка

«Практические примеры» — бесплатный урок C++ Academy на CoddyKit. Это урок 4 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения C++ Academy, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс C++ Academy содержит 4 уроков всего.

Броски костей

Игральная кость с шестью гранями — это uniform_int_distribution(1, 6), использующая генератор с заданным seed.

#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;
}

Суммирование результатов двух костей

Бросок двух костей с последующим сложением даёт знакомый диапазон от 2 до 12 с пиком на значении 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;
}

Подбрасывание монеты

Честная монета — это bernoulli_distribution(0.5). Подсчитывайте выпадения орла при большом числе подбрасываний.

#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;
}

Перемешивание колоды

std::shuffle случайным образом переставляет элементы диапазона с помощью Вашего генератора; это современная замена удалённой функции random_shuffle.

#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;
}

Выбор случайного победителя

Выберите один элемент, сгенерировав случайный индекс в заданном диапазоне.

#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;
}

Выборка без возвращения

std::sample выбирает k различных элементов из диапазона, что идеально подходит для лотереи или выбора вопросов викторины.

#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;
}

Случайные символы пароля

Обращайтесь к набору символов по индексу с помощью равномерного распределения, чтобы создать случайную строку.

#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;
}

Взвешенный выбор

std::discrete_distribution выбирает индексы с заданными весами, поэтому распространённые результаты появляются чаще.

#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;
}

Моделирование случайного блуждания

Случайным образом перемещайтесь влево или вправо и отслеживайте конечное значение position — это простая стохастическая модель.

#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;
}

Броски до выпадения шестёрки

Выполняйте цикл, пока не произойдёт событие, чтобы моделировать серию испытаний; в данном случае подсчитывайте число бросков, необходимое для выпадения шестёрки.

#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;
}

Генерация тестовых данных

Распределения быстро заполняют вектор случайными значениями для проверки алгоритмов.

#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;
}

Быстрая проверка

Проверьте понимание практического применения случайности.

Итоги

Вы применили <random> на практике:

кости, монеты и победители с помощью равномерного распределения и распределения Бернулли
std::shuffle для перестановки элементов и std::sample для выборки без возвращения
discrete_distribution для взвешенного выбора, а также такие модели, как случайные блуждания

Теперь у Вас есть полный набор инструментов для ассоциативных контейнеров, хеширования, файлового ввода-вывода и генерации случайных чисел в C++.

Часто задаваемые вопросы

Урок «Практические примеры» бесплатный?

Да — полный текст урока «Практические примеры» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс C++ Academy, подпишись на CoddyKit PRO. Курс C++ Academy содержит 4 уроков всего.

Чему я научусь в уроке «Практические примеры»?

Кости, перемешивание и выборка Ты практикуешь C++ Academy с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.

Нужен ли мне опыт, чтобы начать C++ Academy?

Предыдущий опыт не требуется. C++ Academy на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 4 из 4.

Сколько времени занимает урок «Практические примеры»?

Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.

Можно ли писать и запускать код в этом уроке C++ Academy?

Да. Каждый урок C++ Academy включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.

Все уроки этого курса

← Назад к C++ Academy