Fisher-Yates Shuffle이 C#에서 정수 목록 무작위화를 어떻게 최적화할 수 있습니까?

Fisher-Yates Shuffle을 사용하여 C#에서 정수 목록 무작위화 향상

C#의 뛰어난 정수 목록 무작위화를 위해 Fisher-Yates 셔플 알고리즘은 상당한 개선을 제공합니다.

보다 효율적인 접근 방식:

Fisher-Yates 셔플은 목록 끝에서 시작됩니다. 반복하여 각 요소에 대해 목록의 순서가 섞이지 않은 나머지 부분 내에 임의의 인덱스를 생성합니다. 그런 다음 현재 요소가 무작위로 선택된 인덱스의 요소와 교환됩니다.

이 방법은 순서가 섞이지 않은 요소의 점점 더 작은 집합에서 무작위로 선택하기 때문에 다른 기술보다 뛰어납니다. 알고리즘은 다음과 같이 요약할 수 있습니다.

<code>for i = n-1 down to 1 do
    j = random integer with 0 <= j <= i
    swap a[i] and a[j]</code>

현재 방법이 부족한 이유:

현재 무작위 추출 방법에는 두 가지 주요 단점이 있습니다.

1. 비효율적인 요소 선택: 무작위화가 진행됨에 따라 교체를 위해 선택되지 않은 요소를 찾는 것이 점점 더 효율성이 떨어집니다.

2. 무한 루프 가능성: 목록에 홀수 개의 요소가 포함된 경우 각 교체에 대해 선택되지 않은 세 개의 요소를 찾아야 하기 때문에 알고리즘이 완료되지 않을 수 있습니다.

위 내용은 Fisher-Yates Shuffle이 C#에서 정수 목록 무작위화를 어떻게 최적화할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!