标签：简单算法 log 参数 turn tran 数字 概率 bytes image
一.应用场景：
有时我们需要从一些列数据中根据权重随机选取指定条数记录出来，这里需要权重、随机，我们根据权重越大的，出现概率越大。例如广告系统：可根据客户支付金额大小来调控客户们的广告出现概率，客户支付金额越大，其广告出现频率越频繁，例如：加入有10条广告，然后每条广告都有一个权重，我们每次要根据权重选取5条广告出来进行显示。有了需求，我们就进行解决，本文章就是利用一种简单的算法来实现根据权重来随机选取。
二.简单算法的实现：
根据我们需求，上网找了不少资料，都没有找到一种比较适合的方案，就自己想了一个简单的实现方案，试了一下，效果还挺不错的，现在和大家分享分享，有不合理或者错误之处，还望各位高手纠正。废话少说，其实算法很简单，如下：
其简单原理如下：
1.假如我们有A、B、C、D四个广告，其权重分别为1、2、3、4，则其总权重SUM=1+2+3+4=10。
2.根据其权重值与一个小于SUM的随机值(由于SUM=10，则随机值范围是0~9)相加，得到一个权重排序值，如下：
广告
权重值
最小权重排序值
最大权重排序值
A
1
1+0=1
1+9=10
B
2
2+0=2
2+9=11
C
3
3+0=3
3+9=12
D
4
4+0=4
4+9=13
3.由此可以得出A、B、C、D的范围，由上面可以看出A是1~10之间的数，而D的范围是4~13，由此可以看出，D得出随机数大的概率比较大。所以我们只要根据其出现概率再排一下顺序，再选取排在权重排序值比较大的前几项即可，这就可以得到我们所需要的根据权重选取概率的广告。
三.C#代码算法的实现：
1.首先我们先声明一个权重基础类RandomObject，以后只要继承该类即可。其代码如下：
/// <summary>
/// 权重对象
/// </summary>
public class RandomObject
{
/// <summary>
/// 权重
/// </summary>
public int Weight { set; get; }
}
这个类我们只定义一个Weight属性，其它属性可由继承它的类根据具体业务来实现具体属性。
2.创建一个辅助类RandomHelper，新增一个实现根据权重随机选取条数的的函数，其代码如下：
/// <summary>
/// 算法：
/// 1.每个广告项权重+1命名为w，防止为0情况。
/// 2.计算出总权重n。
/// 3.每个广告项权重w加上从0到(n-1)的一个随机数（即总权重以内的随机数），得到新的权重排序值s。
/// 4.根据得到新的权重排序值s进行排序，取前面s最大几个。
/// </summary>
/// <param name="list">原始列表</param>
/// <param name="count">随机抽取条数</param>
/// <returns></returns>
public static List<T> GetRandomList<T>(List<T> list, int count) where T: RandomObject
{
if (list == null || list.Count <= count || count <= 0)
{
return list;
}
//计算权重总和
int totalWeights = 0;
for (int i = 0; i < list.Count; i++)
{
totalWeights += list[i].Weight + 1; //权重+1，防止为0情况。
}
//随机赋值权重
Random ran = new Random(GetRandomSeed()); //GetRandomSeed()随机种子，防止快速频繁调用导致随机一样的问题
List<KeyValuePair<int, int>> wlist = new List<KeyValuePair<int, int>>(); //第一个int为list下标索引、第一个int为权重排序值
for (int i = 0; i < list.Count; i++)
{
int w = (list[i].Weight + 1) + ran.Next(0, totalWeights); // （权重+1） + 从0到（总权重-1）的随机数
wlist.Add(new KeyValuePair<int, int>(i, w));
}
//排序
wlist.Sort(
delegate(KeyValuePair<int, int> kvp1, KeyValuePair<int, int> kvp2)
{
return kvp2.Value - kvp1.Value;
});
//根据实际情况取排在最前面的几个
List<T> newList = new List<T>();
for (int i = 0; i < count; i++)
{
T entiy = list[wlist[i].Key];
newList.Add(entiy);
}
//随机法则
return newList;
}
为了适合各个场景，我们定义T是一个泛型类，该类务必继承RandomObject类，实现自己类信息。该方法有相关的注释，这里就不再详细重复描述。
特别注意一下GetRandomSeed()这个函数，这个是为了防止在短时间内频繁创建和调用Random时候，会出现重复的随机数（也就是随机不在是随机的问题），其函数代码如下：
/// <summary>
/// 随机种子值
/// </summary>
/// <returns></returns>
private static int GetRandomSeed()
{
byte[] bytes = new byte[4];
System.Security.Cryptography.RNGCryptoServiceProvider rng = new System.Security.Cryptography.RNGCryptoServiceProvider();
rng.GetBytes(bytes);
return BitConverter.ToInt32(bytes, 0);
}
3.调用方法：
调用方法很简单，只需要声明一个自己的实体，集成Object，然后根据实际情况直接调用RandomHelper.GetRandomList()方法即可。
如下：
//1.声明一个继承RandomObject的实体类，如：*
public class AdvertEntity : RandomObject
{
/// <summary>
/// 名称
/// </summary>
public string Name { set; get; }
/// <summary>
/// 描述
/// </summary>
public string Description { set; get; }
//...其它相关的字段/属性
}
//2.初始化调用数据，如：
//初始化模拟权重数据
List<Advert> list = new List<Advert>();
list.Add(new Advert { Name = "A", Weight = 1 });
list.Add(new Advert { Name = "B", Weight = 2 });
list.Add(new Advert { Name = "C", Weight = 2 });
list.Add(new Advert { Name = "D", Weight = 3 });
list.Add(new Advert { Name = "E", Weight = 4 });
list.Add(new Advert { Name = "F", Weight = 5 });
list.Add(new Advert { Name = "G", Weight = 60 });
//根据权重随机取指定记录条数
List<Advert> newList = RandomHelper.GetRandomList<Advert>(list, 2); //这个就是用法，newList就是随机取出的记录（第二个参数就是随机取多少条）
四.测试运行结果如下：
标签：简单算法 log 参数 turn tran 数字 概率 bytes image
原文地址：http://www.cnblogs.com/zhuimengzhe/p/7507013.html
