python中帶權(quán)隨機算法及在抽獎中的應用是怎樣的

本篇文章給大家分享的是有關(guān)python中帶權(quán)隨機算法及在抽獎中的應用是怎樣的，小編覺得挺實用的，因此分享給大家學習，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。

帶權(quán)隨機在游戲開發(fā)中重度使用,各種抽獎和爆裝備等.

運營根據(jù)需要來配置各個物品出現(xiàn)的概率.

今天要說的這個帶權(quán)隨機算法思想很簡單,就是"把所有物品根據(jù)其權(quán)重構(gòu)成一個個區(qū)間,權(quán)重大的區(qū)間大.可以想象成一個餅圖.  然后,扔骰子,看落在哪個區(qū)間,"

舉個栗子,有個年終抽獎,物品是iphone/ipad/itouch.

主辦方配置的權(quán)重是[('iphone', 10), ('ipad', 40), ('itouch', 50)].

用一行代碼即可說明其思想,即random.choice(['iphone']*10 + ['ipad']*40 + ['itouch']*50).

下面,我們寫成一個通用函數(shù).

#coding=utf-8
import random
def weighted_random(items):
    total = sum(w for _,w in items)
    n = random.uniform(0, total)#在餅圖扔骰子
    for x, w in items:#遍歷找出骰子所在的區(qū)間
        if n<w:
            break
        n -= w
    return x

print weighted_random([('iphone', 10), ('ipad', 40), ('itouch', 50)])

上面的代碼夠直觀,不過細心的會發(fā)現(xiàn),每次都會計算total,每次都會線性遍歷區(qū)間進行減操作.其實我們可以先存起來,查表就行了.利用accumulate+bisect二分查找.

物品越多,二分查找提升的性能越明顯.

#coding=utf-8
class WeightRandom:
    def __init__(self, items):
        weights = [w for _,w in items]
        self.goods = [x for x,_ in items]
        self.total = sum(weights)
        self.acc = list(self.accumulate(weights))

    def accumulate(self, weights):#累和.如accumulate([10,40,50])->[10,50,100]
        cur = 0
        for w in weights:
            cur = cur+w
            yield cur

    def __call__(self):
        return self.goods[bisect.bisect_right(self.acc , random.uniform(0, self.total))]

wr = WeightRandom([('iphone', 10), ('ipad', 40), ('itouch', 50)])
print wr()

以上就是python中帶權(quán)隨機算法及在抽獎中的應用是怎樣的，小編相信有部分知識點可能是我們?nèi)粘９ぷ鲿姷交蛴玫降摹ＯＭ隳芡ㄟ^這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。