Question

我正在开发一款游戏，在该游戏中，用户将获得随机奖励，并且每种奖励的分发机会均由“分享”系统加权。为了说明这个问题，让我们看一个例子：

比方说，我将给一个纯粹的随机奖励，但不合规定：[A，B，C]。就像获得随机索引并从数组中返回任何奖励一样简单。

但是，在我的用例中，奖励集是带有“份额”系统的权重。因此，我们遇到如下情况：

A-权重为2。
B-重量为3。
C-重量为5。

所以集合看起来像这样：[A，A，B，B，B，C，C，C，C，C]。

现在，我可以只是构建该数组并获得类似的随机结果，但是我担心性能的影响。这些奖励存储在数据库中（如果考虑到因素，则使用Django和PSQL作为后端），并且可能有100多个潜在奖励，每个奖励的权重为1-100（或更高）。

因此，我正在尝试找出一种有效的方法来根据这种权重获得随机奖励。

在撰写本文时，我想到了一件事（但我想听听其他想法）：

更新奖励集后，构建一次阵列，然后为每个奖励分配一定百分比的机会。因此，一次计算百分比。
在上面，我们将得到类似以下内容：[A：0.2，B：0.3，C：0.5]。
那么我们可以得到0到1之间的一个随机数，并获得最接近的奖励而无需结束？（因此，0.4的随机掷骰将获得B，因为0.3最接近0.45而不高于0.45）。
- 我正在努力思考如何为此编写高性能查询。也许可以查询所有低于百分比的奖励（上例中为0.45），并从结果中返回百分比最高的奖励。

我想我可能已经回答了我自己的问题，但希望能从第三方的角度来看。谢谢大家！

Answer 1

您应该使用累积百分比。设置示例：

                self.sql = '''SELECT EXISTS (SELECT 1 FROM Log WHERE Name=? AND 
                Password=?);'''
                self.cur.execute(self.sql,self.log)
                self.val = self.cur.fetchone()
                if self.val[0]==1:
                    time.sleep(1)
                    print(f'\nLogged in as {self.user}\n')

所以表看起来像这样：

create table weights(label text, weight int, cumulative_percentage float);
insert into weights (label, weight) values
('A', 2),
('B', 3),
('C', 5);

update weights w
set cumulative_percentage = cumulative_sum::float/ total
from (
    select 
        label,
        sum(weight) over (order by label) as cumulative_sum,
        sum(weight) over () as total
    from weights
    ) s
where s.label = w.label;

使用公共表表达式在循环中获取单个随机数：

select *
from weights

 label | weight | cumulative_percentage 
-------+--------+-----------------------
 A     |      2 |                   0.2
 B     |      3 |                   0.5
 C     |      5 |                     1
(3 rows)

或创建一个函数：

with seed(r) as (select random())
select min(label)
from weights, seed
where r <= cumulative_percentage

检查算法结果：

create or replace function get_percentageed_reward(r float)
returns text language sql as $$
    select min(label)
    from weights
    where r <= cumulative_percentage
$$;

确定加权奖励的算法/查询

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