随机生成n个数据，其数据遵循齐夫分布

一.齐夫定律概念

在自然语言的语料库里，一个单词出现的次数与它在频率表里的排名成反比。其实与八二法则有异曲同工之妙，举个例子就是说：20%的内容有着80%的访问量，80%的内容只有20%的访问量。也就是说：所有变量中，最重要的仅有20%，虽然剩余的80%占了多数，控制的范围却远低于“关键的少数”。

二.实例说明：

如果要生成50个整数，遵循zipf定律，范围在10-30之间，其结果如下：
11,17,24,10,19,14,28,28,12,14,15,15,11,17,11,21,25,12,17,26,21,14,12,23,22,12,11,26,28,25,17,16,21,28,19,22,17,29,25,24,13,21,12,23,23,14,11,21,23,18。

三.程序如下：

位置频率累加求和

void gene()
{float sum = 0.0;for (int i = 0; i < R; i++)    {        sum += C/pow((float)(i+2), A);  //位置为i的频率,一共有r个(即秩), 累加求和   }for (int i = 0; i < R; i++)    {        if (i == 0)            pf[i] = C/pow((float)(i+2), A)/sum;        else            pf[i] = pf[i-1] + C/pow((float)(i+2), A)/sum;    }
}

设置参数，范围，生成个数

void results(int n)
{int nums[n];float arr[n];int k;//产生n个数for (int i = 0; i < n; i++)    {int index = 0;int temp; float data1;//srand( ( unsigned )time( NULL ) );int data=10+rand() %40; nums[i]=data;cout<<data<<",";data1 = data*0.01;while (data1 > pf[index])   //找索引,直到找到一个比他小的值,那么对应的index就是随机数了index++;  }
}

设置生成个数


int main()
{    gene();    results(100);       return 1;
}

附完整程序

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