加权随机算法一般应用在以下场景:有一个集合S,里面比如有A,B,C,D这四项。这时我们想随机从中抽取一项,但是抽取的概率不同,比如我们希望抽到A的概率是50%,抽到B和C的概率是20%,D的概率是10%。一般来说,我们可以给各项附一个权重,抽取的概率正比于这个权重。那么上述集合就成了:
{A:5,B:2,C:2,D:1}
方法一:
扩展这个集合,使每一项出现的次数与其权重正相关。在上述例子这个集合扩展成:
{A,A,A,A,A,B,B,C,C,D}
然后就可以用均匀随机算法来从中选取。
好处:选取的时间复杂度为O(1),算法简单。
坏处:空间占用极大。另外如果权重数字位数较大,例如{A:49.1 B:50.9}的时候,就会产生巨大的空间浪费。
方法二:
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。
好处:没有额外的空间占用,算法也比较简单。
坏处:选取的时候要遍历集合,时间复杂度是O(n)。
方法三:
可以对方法二进行优化,对项目集按照权重排序。这样遍历的时候,概率高的项可以很快遇到,减少遍历的项。
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而后者是2/10*1+2/10*2+5/10*3+1/10*4。
好处:提高了平均选取速度。
坏处:需要进行排序,并且不易添加删除修改项。
问题:
例如我们要选从不同省份选取一个号码,每个省份的权重不一样,直接选随机数肯定是不行的了,就需要一个模型来解决这个问题。
简化成下面的问题:
字典的key代表是省份,value代表的是权重,我们现在需要一个函数,每次基于权重选择一个省份出来
{"A":2, "B":2, "C":4, "D":10, "E": 20}
解决:
这是能想到和能看到的最多的版本,不知道还没有更高效好用的算法。
- #!/usr/bin/env python
- # -*- coding: utf-8 -*-
- #python2.7x
- #random_weight.py
- #author: [email protected] 2014-10-11
- ‘‘‘‘‘
- 每个元素都有权重,然后根据权重随机取值
- 输入 {"A":2, "B":2, "C":4, "D":10, "E": 20}
- 输出一个值
- ‘‘‘
- import random
- import collections as coll
- data = {"A":2, "B":2, "C":4, "D":6, "E": 11}
- #第一种 根据元素权重值 "A"*2 ..等,把每个元素取权重个元素放到一个数组中,然后最数组下标取随机数得到权重
- def list_method():
- all_data = []
- for v, w in data.items():
- temp = []
- for i in range(w):
- temp.append(v)
- all_data.extend(temp)
- n = random.randint(0,len(all_data)-1)
- return all_data[n]
- #第二种 也是要计算出权重总和,取出一个随机数,遍历所有元素,把权重相加sum,当sum大于等于随机数字的时候停止,取出当前的元组
- def iter_method():
- total = sum(data.values())
- rad = random.randint(1,total)
- cur_total = 0
- res = ""
- for k, v in data.items():
- cur_total += v
- if rad<= cur_total:
- res = k
- break
- return res
- def test(method):
- dict_num = coll.defaultdict(int)
- for i in range(100):
- dict_num[eval(method)] += 1
- for i,j in dict_num.items():
- print i, j
- if __name__ == "__main__":
- test("list_method()")
- print "-"*50
- test("iter_method()")
一次执行的结果
- A 4
- C 14
- B 7
- E 44
- D 31
- --------------------------------------------------
- A 8
- C 16
- B 6
- E 43
- D 27