这篇文章主要介绍了Python实现基于权重的随机数2种方法,本文直接给出实现代码,需要的朋友可以参考下

问题：

例如我们要选从不同省份选取一个号码，每个省份的权重不一样，直接选随机数肯定是不行的了，就需要一个模型来解决这个问题。

简化成下面的问题：

字典的key代表是省份，value代表的是权重，我们现在需要一个函数，每次基于权重选择一个省份出来

{"A":2, "B":2, "C":4, "D":10, "E": 20}

解决：

这是能想到和能看到的最多的版本，不知道还没有更高效好用的算法。

#!/usr/bin/env python

# -*- coding: utf-8 -*-

#python2.7x

#random_weight.py

#author: 2014-10-11

'''''

每个元素都有权重，然后根据权重随机取值

输入 {"A":2, "B":2, "C":4, "D":10, "E": 20}

输出一个值

'''

import random

import collections as coll

data = {"A":2, "B":2, "C":4, "D":6, "E": 11}

#第一种 根据元素权重值 "A"*2 ..等，把每个元素取权重个元素放到一个数组中，然后最数组下标取随机数得到权重

def list_method():

all_data = []

for v, w in data.items():

temp = []

for i in range(w):

temp.append(v)

all_data.extend(temp)

n = random.randint(0,len(all_data)-1)

return all_data[n]

#第二种 也是要计算出权重总和，取出一个随机数，遍历所有元素，把权重相加sum，当sum大于等于随机数字的时候停止，取出当前的元组

def iter_method():

total = sum(data.values())

rad = random.randint(1,total)

cur_total = 0

res = ""

for k, v in data.items():

cur_total += v

if rad<= cur_total:

res = k

break

return res

def test(method):

dict_num = coll.defaultdict(int)

for i in range(100):

dict_num[eval(method)] += 1

for i,j in dict_num.items():

print i, j

if __name__ == "__main__":

test("list_method()")

print "-"*50

test("iter_method()")

一次执行的结果

A 4

C 14

B 7

E 44

D 31

--------------------------------------------------

A 8

C 16

B 6

E 43

D 27

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