基于C++14异步蒙特卡洛工具函数.zip

# Simple-Monte-Carlo-Tool-Function **Languages** 中文|[English](README_EN.md) 这是一个使用C++实现的简单的异步蒙特卡洛算法工具函数 ## C++标准: C++14 ## 使用 ```c++ auto res = MonteCarlo(sample_nums,check_sample_funtion, generate_sample_funtion, ...args); double p = res.get(); std::cout<<p<<std::endl; ``` **sample_nums:** 需要生成的样本个数。 **check_sample_funtion:** 检测样本是否符合条件。 ​ 参数: 样本 ​ 返回值：一个bool值，true表示样本符合条件。 **generate_sample_funtion:** 生成并返回一个样本。其返回值将作为*check_sample_funtion*的参数。 **generate_sample_funtion:** 生成样本的函数。该返回应当返回一个样本 **args:** 传给*generate_sample_funtion*的参数。可以有任意多的参数。若有多个参数，则使用逗号分隔。 **res.get():** 获得结果。返回在给定的样本数量下，符合*check_sample_funtion*函数的样本比例。**get()函数只能被调用一次。** ## 使用示例 ```C++ // 使用蒙特卡洛方法计算pi值 #include"MonteCarloTool.h" #include<iostream> #include<random> std::default_random_engine engine(time(0)); std::uniform_real_distribution<double> unifrom(0, 1); struct Point { double x, y; }; Point generate_point(int a,int b) //这里的参数没什么用，只是示范如何传入参数 { double x = unifrom(engine); double y = unifrom(engine); Point point{ x , y }; return point; } bool check_distance(const Point& p) { // distance = sqrt(x^2+y^2) return std::sqrt(std::pow(p.x,2)+std::pow(p.y,2)) <= 1.0; } int main() { //给generate_point传递参数: a=1,b=2。生成50000个样本 auto res = MonteCarlo(50000,check_distance, generate_point,1,2); std::cout <<"test"; double p = res.get(); double PI = 4 * p; std::cout << PI; return 0; } ```