Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial Wie führt man eine gewichtete Zufallsauswahl mit Ersetzung effizient durch?

Wie führt man eine gewichtete Zufallsauswahl mit Ersetzung effizient durch?

Oct 27, 2024 am 08:06 AM

How to Perform Weighted Random Selection with Replacement Efficiently?

Gewichtete Zufallsauswahl mit und ohne Ersetzung

Die Auswahl zufälliger Elemente aus einer Liste mit oder ohne Ersetzung ist eine häufige Aufgabe in der Programmierung. Während es etablierte Methoden für die ungewichtete Auswahl und die gewichtete Auswahl ohne Ersetzung gibt, stellt die Auswahl gewichteter Elemente mit Ersetzung eine einzigartige Herausforderung dar.

Aliasmethode für die gewichtete Auswahl mit Ersetzung

Eine Einer der effizientesten Ansätze für dieses Szenario ist die Alias-Methode. Dabei geht es darum, gleich große Bins zu erstellen, die die gewichtete Liste effizient darstellen.

Implementierungsschritte:

  1. Gewichte normalisieren: Gewichte entsprechend anpassen Sie summieren sich zu 1,0 und stellen Auswahlwahrscheinlichkeiten dar.
  2. Partitionen erstellen: Bestimmen Sie die kleinste Potenz von 2, die größer als die Anzahl der Elemente ist, und erstellen Sie so viele Partitionen.
  3. Gewichte zuweisen: Platzieren Sie das Element mit dem kleinsten Gewicht in einer leeren Partition und füllen Sie diese so weit wie möglich aus.
  4. Partitionen füllen: Wenn eine Partition nicht voll ist, fügen Sie die hinzu Element mit dem höchsten Gewicht, um den verbleibenden Platz zu füllen.
  5. Wiederholen: Weisen Sie weiterhin Gewichtungen zu, bis alle Elemente berücksichtigt sind.

Laufzeitauswahl:

  1. Generieren Sie eine Zufallszahl zwischen 0 und 1.
  2. Bitverschieben Sie die Zahl um den Logarithmus der Anzahl der Partitionen (vorausgesetzt, die Bitverschiebung geht auf Ihrer Plattform schnell). ).
  3. Wenn die Partition geteilt ist, verwenden Sie den Dezimalteil der verschobenen Zahl, um zu entscheiden, welches Element ausgewählt werden soll.

Vorteile der Alias-Methode:

  • Schnelle und effiziente Auswahl mit Austausch.
  • Vermeidet die Reservoir-Methode für große Auswahlen.
  • Einfach zu implementieren und speichereffizient.

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