這篇文章主要介紹了Python實現(xiàn)基于權(quán)重的隨機數(shù)2種方法,本文直接給出實現(xiàn)代碼,需要的朋友可以參考下
問題：
例如我們要選從不同省份選取一個號碼，每個省份的權(quán)重不一樣，直接選隨機數(shù)肯定是不行的了，就需要一個模型來解決這個問題。
簡化成下面的問題：
字典的key代表是省份，value代表的是權(quán)重，我們現(xiàn)在需要一個函數(shù)，每次基于權(quán)重選擇一個省份出來
{"A":2, "B":2, "C":4, "D":10, "E": 20}
解決：
這是能想到和能看到的最多的版本，不知道還沒有更高效好用的算法。
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
#python2.7x
#random_weight.py
#author: 2014-10-11
'''''
每個元素都有權(quán)重，然后根據(jù)權(quán)重隨機取值
輸入 {"A":2, "B":2, "C":4, "D":10, "E": 20}
輸出一個值
'''
import random
import collections as coll
data = {"A":2, "B":2, "C":4, "D":6, "E": 11}
#第一種 根據(jù)元素權(quán)重值 "A"*2 ..等，把每個元素取權(quán)重個元素放到一個數(shù)組中，然后最數(shù)組下標(biāo)取隨機數(shù)得到權(quán)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]
#第二種 也是要計算出權(quán)重總和，取出一個隨機數(shù)，遍歷所有元素，把權(quán)重相加sum，當(dāng)sum大于等于隨機數(shù)字的時候停止，取出當(dāng)前的元組
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()")
一次執(zhí)行的結(jié)果
A 4
C 14
B 7
E 44
D 31
--------------------------------------------------
A 8
C 16
B 6
E 43
D 27