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首先,这个算法可以如下表述:
如果已知A类对象生成概率为P(A),B类对象生成概率为P(B),C类对象···,K类对象,他们的概率总和为1,问如何在A~K中随机生成一个对象
算法理解如下:
即我们需要先对0~1区段按照概率大小划分长度,设随机生成一个0~1之间的数,这种随机数生成结果是在0~1均匀分布的,然后看其究竟落在哪个概率区段即为生成哪种对象
算法代码:
package test; import org.junit.Test; public class Roulette { @Test public void test() { double[] P={0.2,0.3,0.5};//假设的概率分布 int appearnum=0; for(int i=0;i<100;i++){ int result=roulette(P); if(result==2)//统计第2类对象生成的数目,可以看出大致为50%的生成概率 appearnum++; } System.out.println(appearnum); } /** * 轮盘赌函数 * @param P 各类对象概率分布 * @return 生成的对象类 */ private int roulette(double[] P){ double rand=Math.random(); double pointer=0;//pointer指示每个区段的右边界,从左往右扫描判断 for(int i=0;i<P.length;i++){ pointer+=P[i]; if(rand<=pointer) return i; } return -1; } }
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原文地址:http://www.cnblogs.com/littlebugfish/p/3982593.html