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random是用于生成随机数的,我们可以利用它随机生成数字或者选择字符串。
"color: #ff0000">方法一:
最简单的方法可以这样:
把序列按权重值扩展成:lists=[A,A,A,A,A,B,B,C,C,D],然后random.choice(lists)随机选一个就行。虽然这样选取的时间复杂度是O(1),但是数据量一大,空间消耗就太大了。
# coding:utf-8 import random def weight_choice(list, weight): """ :param list: 待选取序列 :param weight: list对应的权重序列 :return:选取的值 """ new_list = [] for i, val in enumerate(list): new_list.extend(val * weight[i]) return random.choice(new_list) if __name__ == "__main__": print(weight_choice(['A', 'B', 'C', 'D'], [5, 2, 2, 1]))
方法二:
比较常用的方法是这样:
计算权重总和sum,然后在1到sum之间随机选择一个数R,之后遍历整个集合,统计遍历的项的权重之和,如果大于等于R,就停止遍历,选择遇到的项。
还是以上面的集合为例,sum等于10,如果随机到1-5,则会在遍历第一个数字的时候就退出遍历。符合所选取的概率。
选取的时候要遍历集合,它的时间复杂度是O(n)。
# coding:utf-8 import random list = ['A', 'B', 'C', 'D'] def weight_choice(weight): """ :param weight: list对应的权重序列 :return:选取的值在原列表里的索引 """ t = random.randint(0, sum(weight) - 1) for i, val in enumerate(weight): t -= val if t < 0: return i if __name__ == "__main__": print(list[weight_choice([5, 2, 2, 1])])
方法三:
可以先对原始序列按照权重排序。这样遍历的时候,概率高的项可以很快遇到,减少遍历的项。(因为rnd递减的速度最快(先减去最大的数))
比较{A:5,B:2,C:2,D:1}和{B:2,C:2,A:5,D:1}
前者遍历步数的期望是5/10*1+2/10*2+2/10*3+1/10*4=19/10而后者是2/10*1+2/10*2+5/10*3+1/10*4=25/10。
这样提高了平均选取速度,但是原序列排序也需要时间。
先搞一个权重值的前缀和序列,然后在生成一个随机数t后,可以用二分法来从这个前缀和序列里找,那么选取的时间复杂度就是O(logn)了。
# coding:utf-8 import random import bisect list = ['A', 'B', 'C', 'D'] def weight_choice(weight): """ :param weight: list对应的权重序列 :return:选取的值在原列表里的索引 """ weight_sum = [] sum = 0 for a in weight: sum += a weight_sum.append(sum) t = random.randint(0, sum - 1) return bisect.bisect_right(weight_sum, t) if __name__ == "__main__": print(list[weight_choice([5, 2, 2, 1])])
以上这篇python的random模块及加权随机算法的python实现方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
标签:
加权随机算法
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