带更新的加权随机数生成器
我的问题是这个问题的延伸：加权随机数
我试图实现一个加权随机数。我目前只是把头撞在墙上，想不出办法。
在我的项目中（Hold'em hand ranges，主观全面公平分析），我使用的是Boost的随机函数。假设我想选择一个介于1和3之间的随机数（1、2或3）。Boost的mersenne捻线机发电机在这方面很有魅力。但是，我希望选择的权重如下：
1 (weight: 90) 2 (weight: 56) 3 (weight: 4)Boost对此有某种功能吗？
扩展：允许用户动态更改给定密钥的权重。
如何以最佳方式解决问题？
简单的解决方案可能是扫描所有元素，根据新的权重调整所有元素的权重。。。但这是O（n）的更新。效率很低。我们如何做得更好？
我希望update（key，w）和get（）优于或等于O（logn）
共有3个答案
python的Numpy有一个函数numpy.random.choice，允许您设置概率（和为1）。所以用你的体重你可以做到：
weights = [90, 56, 4]
np.random.choice([1, 2, 3], p=[w / sum(weights) for w in weights])
我不知道复杂性，但是Numpy是一个非常高效的库，所以也许你可以挖掘它的文档和实现。
您同时标记了Python和C，我不确定Python是什么，但在C中，这实际上是STL的一部分。看看分段常数分布。
一种可能的解决方案来自算术编码和芬威克树。
如果您有一个非负数列表，[a_0，...a_n]类型为T，Fenwick树数据结构允许您在O（log n）时间内实现以下两个函数：
索引上限（tp）：对于给定值p，计算最小索引i，这样前缀和a\u 0。。。a_i
生成随机数i的算法很简单：生成一个均匀分布在[0，求a_i）范围内的随机数k，然后使用i=上限（k）来查找i。
简单的例子：
i 0 1 2 3 4 5 6 7
a_i 0 1 0 0 3 4 0 2
prefix_sum 0 1 1 1 4 8 8 10
k 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
i = upper_bound(k) 1 4 4 4 5 5 5 5 7 7
P.芬威克。一种新的累积频率表数据结构（PDF，1994）
我的C实现的Fenwick树（未彻底测试）
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问题内容： 我正在尝试设计一种（好的）方法，从可能的数字范围中选择一个随机数，其中该范围内的每个数字都具有权重。简单地说：给定数字范围（0,1,2），请选择一个数字，其中0的概率为80％，1的概率为10％，2的概率为10％。 自从我的大学统计课程上课以来已经有8年了，所以您可以想象一下，目前适合我的方法并不适合我。 这是我想出的“便宜又肮脏”的方法。此解决方案使用ColdFusion。您可以使用任
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问题内容： 嗨，当我运行这段代码并返回错误的距离时，不会生成新的随机数。不断产生相同的随机数，从而使我陷入无限循环。有人知道为什么会这样吗？感谢您的光临！ 这是输出，如您所见，randomVert从不更改值。 问题答案： 您正在循环中创建背对背的新实例。只需创建一个（在循环之外！），然后在需要新值时询问它随机数。认为它就像在挖一口井- 每次要喝一杯水都不会挖新的井，而是挖一口井，然后根据需要喝多口
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假设我得到的是范围内的随机数，使用： 假设它给出的数字小于或等于25，你就赢了，如果它给出的数字大于25，我就赢了。然后我有75%的机会赢。 我该如何加权这个数字大于25的概率的某个百分比，比如说1%。 所以，基本上，我试图将我获胜的几率再提高1%，而不是仅仅说“你赢24分或更少” 如果不清楚，请告诉我。
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random 生成随机数包 文档：https://www.npmjs.com/package/random 安装：npm install --save random 封装代码： app / extend / context.js // 导入 jwt const jwt = require('jsonwebtoken') // 导入随机数包 const random = require('rando
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问题 你需要生成在一定范围内的随机数。 解决方案 使用 JavaScript 的 Math.random() 来获得浮点数，满足 0<=X<1.0 。使用乘法和 Math.floor 得到在一定范围内的数字。 probability = Math.random() 0.0 <= probability < 1.0 # => true # 注意百分位数不会达到 100。从 0 到 100 的范围实
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一种解决方案是使用一个仅用于小数点的随机生成器，然后与数字连接。有没有更简单的方法来实现这一点？