Logo AND Algorithmique Numérique Distribuée

Public GIT Repository
Modifying how uniform integer are generated
[simgrid.git] / src / xbt / random.cpp
index b0f172a..449782a 100644 (file)
@@ -5,33 +5,63 @@
 
 #include "xbt/random.hpp"
 #include "xbt/asserts.h"
+#include <limits>
 #include <random>
 
 namespace simgrid {
 namespace xbt {
 namespace random {
 std::mt19937 mt19937_gen;
+xbt_random_method current_rng = XBT_RNG_xbt;
+
+void use_xbt()
+{
+  current_rng = XBT_RNG_xbt;
+}
+void use_std()
+{
+  current_rng = XBT_RNG_std;
+}
 
 int uniform_int(int min, int max)
 {
-  unsigned long gmin   = mt19937_gen.min();
-  unsigned long gmax   = mt19937_gen.max();
-  unsigned long grange = gmax - gmin + 1;
-  unsigned long range  = max - min + 1;
-  xbt_assert(range < grange || range == grange, "The current implementation of the uniform integer distribution does "
-                                                "not allow range to be higher than mt19937's range");
-  unsigned long mult       = grange / range;
-  unsigned long maxallowed = gmin + (mult + 1) * range - 1;
-  while (true) {
-    unsigned long value = mt19937_gen();
-    if (value > maxallowed) {
-    } else {
-      return value % range + min;
+  switch (current_rng) {
+    case XBT_RNG_xbt:
+      return xbt_uniform_int(min, max);
+    case XBT_RNG_std: {
+      std::uniform_int_distribution<> dist(min, max);
+      return dist(mt19937_gen);
     }
+    default:
+      xbt_assert(false, "The uniform integer distribution is not yet supported for the current RNG.");
   }
 }
 
+int xbt_uniform_int(int min, int max)
+{
+  unsigned long range  = max - min + 1;
+  xbt_assert(range > 0, "Overflow in the uniform integer distribution, please use a smaller range.");
+  xbt_assert(
+      min <= max,
+      "The maximum value for the uniform integer distribution must be greater than or equal to the minimum value");
+  return min + (int)(range * xbt_uniform_real(0, 1));
+}
+
 double uniform_real(double min, double max)
+{
+  switch (current_rng) {
+    case XBT_RNG_xbt:
+      return xbt_uniform_real(min, max);
+    case XBT_RNG_std: {
+      std::uniform_real_distribution<> dist(min, max);
+      return dist(mt19937_gen);
+    }
+    default:
+      xbt_assert(false, "The uniform real distribution is not yet supported for the current RNG.");
+  }
+}
+
+double xbt_uniform_real(double min, double max)
 {
   // This reuses Boost's uniform real distribution ideas
   unsigned long numerator = mt19937_gen() - mt19937_gen.min();
@@ -41,25 +71,53 @@ double uniform_real(double min, double max)
 
 double exponential(double lambda)
 {
-  unsigned long numerator = mt19937_gen() - mt19937_gen.min();
-  unsigned long divisor   = mt19937_gen.max() - mt19937_gen.min();
-  return -1 / lambda * log(numerator / divisor);
+  switch (current_rng) {
+    case XBT_RNG_xbt:
+      return xbt_exponential(lambda);
+    case XBT_RNG_std: {
+      std::exponential_distribution<> dist(lambda);
+      return dist(mt19937_gen);
+    }
+    default:
+      xbt_assert(false, "The exponential distribution is not yet supported for the current RNG.");
+  }
+}
+
+double xbt_exponential(double lambda)
+{
+  return -1 / lambda * log(uniform_real(0, 1));
 }
 
 double normal(double mean, double sd)
 {
-  unsigned long numeratorA = mt19937_gen() - mt19937_gen.min();
-  unsigned long numeratorB = mt19937_gen() - mt19937_gen.min();
-  unsigned long divisor    = mt19937_gen.max() - mt19937_gen.min();
-  double u1                = numeratorA / divisor;
-  while (u1 < DBL_MIN) {
-    numeratorA = mt19937_gen() - mt19937_gen.min();
-    u1         = numeratorA / divisor;
+  switch (current_rng) {
+    case XBT_RNG_xbt:
+      return xbt_normal(mean, sd);
+    case XBT_RNG_std: {
+      std::normal_distribution<> dist(mean, sd);
+      return dist(mt19937_gen);
+    }
+    default:
+      xbt_assert(false, "The normal distribution is not yet supported for the curent RNG.");
   }
-  double z0 = sqrt(-2.0 * log(numeratorA / divisor)) * cos(2 * M_PI * numeratorB / divisor);
+}
+
+double xbt_normal(double mean, double sd)
+{
+  double u1 = 0;
+  while (u1 < std::numeric_limits<double>::min()) {
+    u1 = uniform_real(0, 1);
+  }
+  double u2 = uniform_real(0, 1);
+  double z0 = sqrt(-2.0 * log(u1)) * cos(2 * M_PI * u2);
   return z0 * sd + mean;
 }
 
+void set_mersenne_seed(int seed)
+{
+  mt19937_gen.seed(seed);
+}
+
 } // namespace random
 } // namespace xbt
 } // namespace simgrid