需要在MATLAB中为0的概率向量替代randsample

Question

我有一个类似的问题：MATLAB中的加权随机数

此时，我在程序中使用randsample如下：

T = [0 .5 .5; .5 0 .5; .5 .5 0]
choices = 1:3

for i = 1:3
    t(i) = transpose(randsample(choices,1,true,T(i,:)));
end

因此t（i）为每个人描述了他们将选择的邻居。

我的T矩阵（按行读取）描述了一个人选择邻居的概率。例如，第一行表示第一个人将以50%的概率选择节点2或3。他们无法选择自己的节点1。当我放大我的模型时，他们选择邻居的概率总是相等的，是邻居数量的1/1。为了简洁起见，我在这里硬编码了T矩阵。

我尝试按照链接主题中的建议使用histc，但由于在我的T矩阵的每一行中总是有一个0，我不认为累积总和准确地为中间有0的行设置了bins（这里是T的第二行）。

我还尝试使用bsxfun，当我分别查看T矩阵的每一行时，我能够获得感官输出，但我未能将其放入循环中。我觉得解决方案可能就在这里，但我不确定我是否完全理解这个函数在我的上下文中是如何运行的。

那么，有人知道如何加速我的randsample函数吗？目前，我迭代了10000x，所以这是我程序中的一个主要瓶颈。它按照我需要的方式工作，只是太慢了。

Answer 1

所以你希望，对于每个人来说，在所有其他人中选择一个邻居，概率是一致的。

我会这样做。应该很快。

n = 7;                      %// number of persons
t = ceil((n-1)*rand(1,n));  %// step 1
t = t + (t>=(1:n));         %// step 2

对于每个k，生成的t（k）从集合{1，2，...，k-1，k 1，...，n}中随机抽取，具有均匀分布。为此，使用两个步骤：

1. 从{1，...，n-1}中选择一个随机值；
2. 如果此值大于或等于k，则递增1。