Question

（这可能不是编写一个大小合适的辅助方法，但无论如何，我想弄清楚）

说我有一个清单：

{1,3,6}

我想从该列表中获取一个随机项，但我希望它能直接（概率方面）与项目的值进行加权。因此，如果您运行100,000次，1将被选中约10,000次，3将被选中约30,000次，而6则被选中60,000次。

我可以通过创建这样的范围来编写辅助方法：

{1,3,6}

Generate random number between 1(inclusive) and 11(exclusive) (sum of list)

if (number == 0)
{
    //1
}
else if (number > 0 && number < 4)
{
    //3
}
else
{
    //6
}

虽然这个特定的例子相当简单，但我经常使用大型列表并且它们总是不同，所以它会更复杂一些。虽然我能做到，但我很好奇是否有更简单的方法。

Answer 1

你已经有了基本的想法 - 总和权重（发生与你的值相同）并在该范围内取一个随机数 - 尽管我使用0作为下限，和作为独占上限。然后你只需要通过列表找出哪个值对应于...从列表的开头开始，并继续检查随机数是否小于当前项的权重：如果是，那就是选中的项目。如果不是，则从随机数中减去权重，然后继续。

无可否认，这是一种O（N）算法。如果你需要多次从同一个列表中取一个随机数，你可以建立一个累积的权重列表，然后进行二元搜索，找出哪个索引对应哪个随机数......但是我首先坚持使用相对简单的方法。

我没有测试过它，但它会是这样的：

// Note: this will iterate over the sequence twice. It's expected not to change
// between iterations!
// The Random parameter is so that you can use a single instance multiple times.
// See http://csharpindepth.com/Articles/Chapter12/Random.aspx
int PickRandomWeightedElement(IEnumerable<int> sequence, Random random)
{
    int totalWeight = sequence.Sum();
    int weightedPick = random.Next(totalWeight);
    foreach (var item in sequence)
    {
        if (weightedPick < item)
        {
            return item;
        }
        weightedPick -= item;
    }
    throw new InvalidOperationException("List must have changed...");
}

如果你需要将项目与权重分开，你可以选择两个参数（一个用于权重，一个用于项目）或一个类型为IEnumerable<Tuple<T, int>>的参数，其中每个元组是一个项目/权重对

Answer 2

我会让统计数据和概率通过多次添加相同的元素来实现。这样你就会扭曲统计数据。随着时间的推移，您将获得您正在寻找的发行版

{1,3,3,3,6,6,6,6,6,6}

Answer 3

还有一个尝试：）

public static object GetRandom(this IList list, List<int> weights){
    var sum = weights.Sum();
    var r = new Random().Next(1,sum);
    var w = 0;
    var i = -1;
    while(w <= r){
        i++;
        w+=weights[i];
    }
    return list[i];
}

如果您想优化speen和randomness，您可以预先计算权重和重新使用Random实例并将它们作为参数传递。甚至可以从权重列表中格式化累加和的列表，以摆脱循环中的算术运算。

Answer 4

这是俄罗斯轮盘赌的通用算法。

private static Random random = new Random();
public static T GetRandomItem<T>(Dictionary<T, int> items)
{
    int sum = items.Values.Sum();
    int cumulatedProbability = random.Next(sum);

    foreach(var item in items)
        if((cumulatedProbability -= item.Value) < 0)
            return item.Key;

    throw new InvalidOperationException();
}

使用它：

Dictionary<string, int> items = new Dictionary<string, int> { { "Item 1", 10000 }, { "Item 2", 30000 }, { "Item 3", 60000 } };

var randomItem = GetRandomItem(items);

从列表中选择随机项目的快速方法 - 根据项目值具有不同的概率？

4 个答案: