加权随机算法一般应用在以下场景:有一个集合S,里面比如有A,B,C,D这四项。这时我们想随机从中抽取一项,但是抽取的概率不同,比如我们希望抽到A的概率是50%,抽到B和C的概率是20%,D的概率是10%。一般来说,我们可以给各项附一个权重,抽取的概率正比于这个权重。那么上述集合就成了:
{A:5,B:2,C:2,D:1}
方法一:
扩展这个集合,使每一项出现的次数与其权重正相关。在上述例子这个集合扩展成:
{A,A,A,A,A,B,B,C,C,D}
然后就可以用均匀随机算法来从中选取。
好处:选取的时间复杂度为O(1),算法简单。
坏处:空间占用极大。另外如果权重数字位数较大,例如{A:49.1 B:50.9}的时候,就会产生巨大的空间浪费。
方法二:
计算权重总和sum,然后在1到sum之间随机选择一个数R,之后遍历整个集合,统计遍历的项的权重之和,如果大于等于R,就停止遍历,选择遇到的项。
还是以上面的集合为例,sum等于10,如果随机到1-5,则会在遍历第一个数字的时候就退出遍历。符合所选取的概率。
好处:没有额外的空间占用,算法也比较简单。
坏处:选取的时候要遍历集合,时间复杂度是O(n)。
方法三:
可以对方法二进行优化,对项目集按照权重排序。这样遍历的时候,概率高的项可以很快遇到,减少遍历的项。
比较{A:5,B:2,C:2,D:1}和{B:2,C:2,A:5,D:1}
前者遍历步数的期望是5/10*1+2/10*2+2/10*3+1/10*4而后者是2/10*1+2/10*2+5/10*3+1/10*4。
好处:提高了平均选取速度。
坏处:需要进行排序,并且不易添加删除修改项。
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。
1. #!/usr/bin/env python
2. # -*- coding: utf-8 -*-
3. #python2.7x
4. #random_weight.py
5. #author: orangleliu@gmail.com 2014-10-11
6.
7. '''''
8. 每个元素都有权重,然后根据权重随机取值
9.
10. 输入 {"A":2, "B":2, "C":4, "D":10, "E": 20}
11. 输出一个值
12. '''
13. import random
14. import collections as coll
15.
16. data = {"A":2, "B":2, "C":4, "D":6, "E": 11}
17.
18. #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
19. def list_method():
20. all_data = []
21. for v, w in data.items():
22. temp = []
23. for i in range(w):
24. temp.append(v)
25. all_data.extend(temp)
26.
27. 0,len(all_data)-1)
28. return all_data[n]
29.
30. #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
31. def iter_method():
32. total = sum(data.values())
33. 1,total)
34.
35. 0
36. res = ""
37. for k, v in data.items():
38. cur_total += v
39. if rad<= cur_total:
40. res = k
41. break
42. return res
43.
44.
45. def test(method):
46. dict_num = coll.defaultdict(int)
47. for i in range(100):
48. 1
49. for i,j in dict_num.items():
50. print i, j
51.
52. if __name__ == "__main__":
53. "list_method()")
54. print "-"*50
55. "iter_method()")
56.
一次执行的结果
1. A 4
2. C 14
3. B 7
4. E 44
5. D 31
6. --------------------------------------------------
7. A 8
8. C 16
9. B 6
10. E 43
11. D 27