[Python]基于权重的随机数2种实现方式

标签：random   python   随机   权重   算法   

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: orangleliu@gmail.com 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

思路：

思路都很原始可以参考下面的连接，还有别的好方法一起交流！！

代码： https://gist.github.com/orangle/d83bec8984d0b4293710

参考：

http://jzkangta.iteye.com/blog/1326302

http://blog.csdn.net/ajian005/article/details/19301689

本文出自 “orangleliu笔记本” 博客，请务必保留此出处http://blog.csdn.net/orangleliu/article/details/39997489

[Python]基于权重的随机数2种实现方式

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原文地址：http://blog.csdn.net/orangleliu/article/details/39997489