关于带权随机数

为了帮助理解，先来看三类随机问题的对比：

1.已有n条记录，从中选取m条记录，选取出来的记录前后顺序不管。

实现思路：按行遍历所有记录，约隔n/m条取一个数据即可

2.在1类情况下，还要求选取出来的m条记录是随机排序的

实现思路： 给n条记录，分别增加一列标记，值为随机选取的1至n之间的不重复数据。

3.区别于1,2类问题， 如果记录是有权重的，如何结合权重去随机选取。 比如A的权重为10， B的权重股为5， C的权重为1， 则随机选取4个时可能应该出现AABB。

第3类问题便是本文重点了。

实现思路： 以 A:10， B:5， C:1 三条记录上随机选取4条为例，(是否以权重排序这个无所谓)

对于

A 10

B 5

C 1

首先，将第n行的数值赋为第n行加第n-1行的，递归执行，如下：

A 10

B 15

C 16

然后每次从[1,16]随机选取一个数，如果落在[1,10]之间，则选取A，如果落在(10,15]之间则选B，如果落在(16,16]之间则选取C， 图示如下，谁占的区间大(权重高)，被选上的概率更大。

在抽奖和游戏爆装备中的运用带权随机在游戏开发中重度使用,各种抽奖和爆装备等.

运营根据需要来配置各个物品出现的概率.

今天要说的这个带权随机算法思想很简单,就是"把所有物品根据其权重构成一个个区间,权重大的区间大.可以想象成一个饼图. 然后,扔骰子,看落在哪个区间,"

举个栗子,有个年终抽奖,物品是iphone/ipad/itouch.

主办方配置的权重是[('iphone', 10), ('ipad', 40), ('itouch', 50)].

用一行代码即可说明其思想,即random.choice(['iphone']*10 + ['ipad']*40 + ['itouch']*50).

下面,我们写成一个通用函数.

#coding=utf-8

import random

def weighted_random(items):

total = sum(w for _,w in items)

n = random.uniform(0, total)#在饼图扔骰子

for x, w in items:#遍历找出骰子所在的区间

if n

break

n -= w

return x

print weighted_random([('iphone', 10), ('ipad', 40), ('itouch', 50)])

上面的代码够直观,不过细心的会发现,每次都会计算total,每次都会线性遍历区间进行减操作.其实我们可以先存起来,查表就行了.利用accumulate+bisect二分查找.

物品越多,二分查找提升的性能越明显.

#coding=utf-8

class WeightRandom:

def __init__(self, items):

weights = [w for _,w in items]

self.goods = [x for x,_ in items]

self.total = sum(weights)

self.acc = list(self.accumulate(weights))

def accumulate(self, weights):#累和.如accumulate([10,40,50])->[10,50,100]

cur = 0

for w in weights:

cur = cur+w

yield cur

def __call__(self):

return self.goods[bisect.bisect_right(self.acc , random.uniform(0, self.total))]

wr = WeightRandom([('iphone', 10), ('ipad', 40), ('itouch', 50)])

print wr()

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