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python的random模块及加权随机算法的python实现方法
脚本专栏 2024/11/8 佚名
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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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