使用特徵向量中的權重進行離散分佈的樣本

Question

我有一個Eigen::VectorXd中的權重集合，並且想從這些索引範圍中抽取樣本，使用這些值是概率。如果weights是std::vector我可以這樣做：

std::random_device rd; 
std::mt19937 rng(rd()); 
std::discrete_distribution<int> dist(weights.begin(), weights.end()); 
int val = dist(rng); 

什麼時候這麼做weights是Eigen::VectorXd的最佳方式？可以在不復制載體的情況下完成，也不需要自己寫樣本器？

Answer 1

你可以使用指針Eigen::VectorXd

std::discrete_distribution<int> dist(weights.data(), weights.data()+weights.size());