c++如何从1万个点分成8000点和2000个点

在C++中，将一个包含1万个点的大数据集分成大约8000个点和2000个点的一种常见做法是使用随机抽样（Random Sampling）。这里可以使用`std::random_device`生成随机数，结合`std::vector`容器的特点来操作。以下是一个简单的示例：

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

// 假设points是一个存储所有点的vector
std::vector<Point> points(10000); // 假设Point是一个结构体或类

// 定义随机数生成器
std::random_device rd;
std::mt19937 gen(rd()); // 使用Mersenne Twister引擎
std::uniform_int_distribution<> dis(0, points.size() - 1); // 生成0到points.size()-1的均匀分布

// 分成两部分
std::vector<Point> subset1;
std::vector<Point> subset2;

for (size_t i = 0; i < 8000; ++i) {
    size_t index = dis(gen);
    subset1.push_back(points[index]);
}

subset2 = std::move(points); // 将剩余的点移动到subset2
subset2.erase(subset1.begin(), subset1.end()); // 删除已分配给subset1的点

// 现在subset1大约有8000个点，subset2大约有2000个点

这个示例假设你已经有了一个名为`Point`的结构体或类，并且已经定义了相应的成员变量和功能。注意，由于实际数据量大，这种简单随机抽样的方法可能不是最优解，如果性能很重要，可以考虑其他分桶算法或者使用更高效的排序后再分割。