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1. 最朴素暴力的做法.
void cal1() { int i = 0, j = 0, num = 0; int result[M]; result[0] = rand() % N; //第一个肯定不重复, 直接加进去 for (i = 1; i < M; i++) //获得剩下的(M-1)个随机数 { num = rand() % N; //生成0 ~ N之间的随机数字 for (j = 0; j < i; j++) { if (num == result[j]) //如果和result数组中某个元素重复了 { i--; //重新开始此次循环 break; } } if (j == i) // 说明新产生的数和数组里原有的元素都不同, 则add进去 { result[i] = num; } } }
2. 在方法1的基础上我们可以进行优化. 每轮遍历n太耗时, 那么优化成logn如何, 于是采用一下set作为辅助, 为了利用它logn的时间复杂度. 代价是多了一个M大小的set的空间.
void cal2() { set<int> s; int num = 0, index = 0; int result[M]; while (index < M) { num = rand() % N; if (s.find(num) == s.end()) //如果没找到 { s.insert(num); result[index++] = num; } } }
3. 如果你被方法1和2无穷的重复比较弄烦了, 可能想到, 每次新产生的随机数都要和已有的数去进行比较是否已存在, 越往后这种方法的效率越低, 不停在做无用功. 那么反其道而行如何? 几斤几两咱们都亮在牌面上, OK, 把所有数先都列出来, 从里面往外筛选, 那么每次选出来的, 肯定是不重复的. 只需要选M次就可以了.
void cal3() { int result[M] = {0}; deque<int> deq;<span style="white-space:pre"> </span>//队列 int i = 0, index; <span style="white-space:pre"> </span>for (i = 0; i < N; i++) //初始化, 把所有N个数都放到容器里, 从这里面往外挑, 每次必不重复 { deq.push_back(i); } for (i = 0; i < M; i++) //挑选出M个数 { index = rand() % deq.size(); //注意deq.size()是不断变小的, 但是每次都符合随机特性 result[i] = deq.at(index); //把deq数组index位置的元素赋给result[i] deq.erase(deq.begin() + index); //从deq队列中把该元素删除 } }
4. 方法3是思路比较理想化和直接, 实际操作中, 你会发现比方法1都要慢很多很多, 原因就出在容器的erase函数, 内部实现的本质是内存片的拷贝, 这个操作相当相当的耗时.这个和语言无关, 换成java等其它语言, 类似的这种函数都是同样的原理. 其实思考到方法3, 真理已经呼之欲出了. 我们沿着这个思路继续优化算法. 从中剔除元素的想法是好的, 但是方法不佳. 其实我们需要的本来就是基本的数组就可以了, 速度还快, 用deque, vector这些容器无非是为了使用他们的erase函数把某个数剔除出去不参与下次的随机过程. 随着一个个数被选出, 容器的大小也在不停变小, 其实使用数组, 利用下标的偏移, 我们直接就可以做到了! 和用数组实现一个队列或者栈不是一样的吗, 无非就是数组下标的移动! 于是沿着方法3的思想, 我们每次随机出来一个下标index(0 <= index < size(size初值为N)), 每次把arr[index]这个位置的元素甩到数组最后面就可以了, 就相当于剔除操作了!
void cal4() { int result[M] = {0}; int data[N] = {0}; int i = 0, index = 0; for (i = 0; i < N; i++) //初始化 { data[i] = i; } for (i = 0; i < M; i++) { index = rand() % (N - i); result[i] = data[index]; //把data数组index位置的元素赋给result[i] data[index] = data[N - i - 1]; //从data数组末尾(这个位置在不停前移)拿一个数替换到该位置, 相当于这个元素被剔除了 } }
性能测试:
http://blog.csdn.net/aa2650/article/details/12507817
直接输出:
如何用随机数生成0到n之间的m个不重复的数
1、最直接的方法就是先随机生成一个0到n之间的数,判断这个数是否已被选上,如果以前没选过,则选上,如果以前已选,则丢弃
这种方法简单易懂,但是需要额外的空间来确保取出的数不重复,那么我们有没有更为简单的方法呢,答案是肯定的
2、先上代码,后做解释
上边的代码虽然简洁,但是不易懂,我们接下来说明一下
首先是一个循环,这个循环确保了输出的数是不重复的,因为每次的i都不一样
其次是m个数,在每次循环中都会用rand()%(n-i)<m来判断这个数是否小于m,如果符合条件则m减1,直到为0,说明已经取到m个数了
再次是如何保证这m个数是等概率取到的
在第一次循环中i=0, n-i=n, 则随机数生成的是0-n-1之间的随机数,那么此刻0被取到的概率为 m/n-1
在第二次循环中i=1,n-i=n-1,则随机数生成的是0-n-2之间的随机数,这时1被取到的概率就和上一次循环中0有没有取到有关系了。假设在上一次循环中,没有取,则这次取到的1的概率为 m/n-2;假设上一次循环中,已经取到了,那么这次取到1的概率为m-1/n-2,所以总体上这次被取到的概率为 (1-m/n-1)*(m/n-2)+(m/n-1)*(m-1/n-2),最后通分合并之后的结果为m/n-1和第一次的概率一样的
同理,在第i次循环中,i被取上的概率也为m/n-1
所以这m个数是等概率取到的
参考:http://blog.csdn.net/dlengong/article/details/7932579
转:在0~N(不包括N)范围内随机生成一个长度为M(M <= N)且内容不重复的数组
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原文地址:http://www.cnblogs.com/youxin/p/4330421.html