대체 유무에 관계없이 가중치가 부여된 무작위 선택을 어떻게 구현할 수 있습니까?

교체 유무에 따른 가중치 부여 무작위 선택: 종합 가이드

특정 가중치가 있는 목록에서 요소를 선택하는 것은 다양한 작업에서 귀중한 기술이 될 수 있습니다. 응용 프로그램. 대체 없는 가중치 선택에는 잘 정립된 알고리즘이 있지만 대체가 있는 요소를 선택하는 것은 다른 과제를 제기합니다.

대체를 통한 가중치 선택을 위한 효율적인 방법 중 하나는 별칭 방법입니다. 가중치의 합을 1.0으로 정규화하고 선택 항목 수보다 큰 2의 최소 거듭제곱을 찾아 각 변수에 대해 파티션을 만들 수 있습니다. 이 방법은 필요에 따라 원래 파티션의 나머지 가중치를 할당하여 가장 가중치가 높은 변수와 가장 가중치가 높은 변수로 파티션을 반복적으로 채웁니다.

런타임 시 균일한 난수가 생성되고 이진 표현은 로그만큼 이동됩니다. 파티션 수. 선택한 파티션의 인덱스는 이동된 숫자에 따라 결정됩니다. 파티션이 분할된 경우 이동된 난수의 소수 부분에 따라 해당 파티션에 할당된 두 변수 사이의 선택이 결정됩니다.

별칭 방법은 간단한 대수 연산과 상수 시간에 의존하여 효율성이 뛰어난 것으로 알려져 있습니다. 인덱싱. 목록의 상당 부분을 선택해야 하는 경우에도 효율적인 선택이 가능하므로 대체를 통한 가중치 무작위 선택이 필요한 다양한 시나리오에 적합한 선택입니다.

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