Question

我有两个很长的名单。示例：

玩家数量可以改变：

good = ["Good thing1", "Good thing2", "Good thing3", "Good thing4", "Good thing5", ...]
bad = ["Bad thing1", "Bad thing2", "Bad thing3", "Bad thing4", "Bad thing5", ...]

每位玩家有43％的可能性会发生好事（或者有57％的可能性会发生坏事）。没有两个球员可以有相同的好或坏结果。

我试图做这样的加权结果：

players = 5

但我得到重复。如果我这样做，那么加权结果就会变得不加权，如下例所示：

weighted_outcome = good * 43 + bad *57
random.sample(weighted_outcome, 5) # Where 5 is the number of players

我是否正确假设加权的唯一方法是创建一个新的唯一加权列表？就像在这个例子中我有70％的好结果和30％的糟糕结果：

weighted_outcome = good * 43 + bad *57
random.sample(list(set(weighted_outcome)), 5) # Where 5 is the number of players

我觉得这仍然是错误的，因为在70％的情况下，每位球员都应该有机会发生一些好事，并且每个球员都有可能发生不好的事情。

Answer 1

为什么不能使用if？这是一个例子

from random import randint
good_things = [good1, good2]
bad_things = [bad1, bad2]
players = [player1, player2]
temp_good_things = good_things[:]  # coping the lists
temp_bad_things = bad_things[:]
chance_for_good = 47
for player in players:
    if randint(0, 100) <= change_for_good:
        good_thing = get_random_element(temp_good_things)
        temp_good_things.remove(good_thing)
        player.do_thing(good_thing)
    elif:
        bad_thing= get_random_element(temp_bad_things)
        temp_bad_things.remove(bad_thing)
        player.do_thing(bad_thing)

为玩家提供唯一things的关键是从列表中删除已使用的元素。为了节省基数things，我将列表复制到临时列表中。

根据百分比机会从列表中返回唯一结果

1 个答案: