Question

关于加权随机性有很多SO问题，但所有问题都依赖于偏差达到最高数字。我想偏向最低点。

此刻我的算法是随机加权，偏向更高的值。

double weights[2] = {1,2};
double sum = 0;
for (int i=0;i<2;i++) {
  sum += weights[i];
}
double rand = urandom(sum); //unsigned random (returns [0,sum])
sum = 0;
for (int i=0;i<2;i++) {
 sum += weights[i];
 if (rand < sum) {
  return i;
 }
}

如何将此转换为偏低值？即我想在100个样本中，权重[0]样本在66％的时间内被选择;和权重[1] 33％的时间（即它们现在的倒数）。

Omni的手动示例，参考总和 - 权重[x]解决方案

Original:
1 | 1 | 1%
20 | 21 | 20%
80 | 101 | 79%

Desired:
1 | ? | 79%
20 | ? | 20%
80 | ? | 1%

Now sum - weights[i]

100(101 - 1) | 100 | 50%
81(101 - 20) | 181 | 40%
21(101 - 80) | 202 | 10%

Answer 1

这个怎么样：

template<typename InputIterator>
vector<int> generateWeightMap(InputIterator first, InputIterator last)
{
    int value = 0;
    vector<int> weightMap;
    while(first != last)
    {
        while((*first)-- > 0)
            weightMap.push_back(value);
        ++first;
        value++;
    }
    return weightMap;
}
...later

int weights[] = {1,19,80};
vector<int> weightMap = generateWeightMap(weights, weights + 3);

int weighted_random = weightMap[urandom(weightMap.size())];

选择随机最低加权

1 个答案: