权重随机算法的java实现

时间：2017-07-01 00:04:39 阅读：248 评论：0 收藏：0 [点我收藏+]

标签：cell extend 运行 ack 利用 factory logs 应该比例

一、概述

　　平时，经常会遇到权重随机算法，从不同权重的N个元素中随机选择一个，并使得总体选择结果是按照权重分布的。如广告投放、负载均衡等。

　　如有4个元素A、B、C、D，权重分别为1、2、3、4，随机结果中A:B:C:D的比例要为1:2:3:4。

　　总体思路：累加每个元素的权重A(1)-B(3)-C(6)-D(10)，则4个元素的的权重管辖区间分别为[0,1)、[1,3)、[3,6)、[6,10)。然后随机出一个[0,10)之间的随机数。落在哪个区间，则该区间之后的元素即为按权重命中的元素。

　　实现方法：

利用TreeMap，则构造出的一个树为:
　　　　B(3)
　　　 / \
/ \
A(1) D(10)
/
/
C(6)

然后，利用treemap.tailMap().firstKey()即可找到目标元素。

当然，也可以利用数组+二分查找来实现。

二、源码

package com.xxx.utils;
 
import com.google.common.base.Preconditions;
import org.apache.commons.math3.util.Pair;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
 
import java.util.List;
import java.util.SortedMap;
import java.util.TreeMap;
 
 
public class WeightRandom<K,V extends Number> {
    private TreeMap<Double, K> weightMap = new TreeMap<Double, K>();
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(WeightRandom.class);
 
    public WeightRandom(List<Pair<K, V>> list) {
        Preconditions.checkNotNull(list, "list can NOT be null!");
        for (Pair<K, V> pair : list) {
            double lastWeight = this.weightMap.size() == 0 ? 0 : this.weightMap.lastKey().doubleValue();//统一转为double
            this.weightMap.put(pair.getValue().doubleValue() + lastWeight, pair.getKey());//权重累加
        }
    }
 
    public K random() {
        double randomWeight = this.weightMap.lastKey() * Math.random();
        SortedMap<Double, K> tailMap = this.weightMap.tailMap(randomWeight, false);
        return this.weightMap.get(tailMap.firstKey());
    }
 
}