찾다
백엔드 개발파이썬 튜토리얼교체 유무에 관계없이 효율적인 가중 무작위 선택을 수행하는 방법은 무엇입니까?

How to Perform Efficient Weighted Random Selection with and Without Replacement?

대체 유무에 따른 가중치 부여 무작위 선택

프로그래밍 과제에 대한 응답으로 우리는 목록에서 가중치 무작위 선택을 위한 효율적인 알고리즘을 찾습니다.

대체를 통한 가중치 선택

대체를 통한 가중치 선택의 효과적인 방법 중 하나는 별칭 방법입니다. 이 기술은 각 가중치 요소에 대해 동일한 크기의 저장소 집합을 만듭니다. 비트 연산을 활용하면 이진 검색을 사용하지 않고도 이러한 빈을 효율적으로 인덱싱할 수 있습니다. 각 bin은 원래 가중치가 적용된 요소 사이의 경계를 나타내는 단일 백분율을 저장합니다.

가중치가 동일한 5개 요소(a, b, c, d, e)의 예를 생각해 보세요.

별칭 방법 구현

  1. 가중치 정규화: 각 가중치를 총합으로 나누어 1.0이 됩니다.
  2. 숫자보다 크거나 같은 2의 가장 작은 거듭제곱을 결정합니다. 요소 수(여기서는 8개).
  3. 각 요소에 빈 파티션을 할당합니다.
  4. 모든 가중치가 분산될 때까지 다음 단계를 반복합니다.

    • 남은 무게가 가장 적은 요소를 빈 파티션에 배치합니다.
    • 파티션이 채워지지 않은 경우 남은 요소 중 가장 무거운 요소를 추가합니다.

예를 들어, 여러 번의 반복 후에 다음과 같은 파티션이 생겼습니다.

  • p1: {a, 1.0}
  • p2: {a, b, 0.6}

런타임 선택

  1. 0과 1 사이의 난수를 생성합니다.
  2. 난수를 비트쉬프트하여 파티션 인덱스를 찾습니다.
  3. 파티션이 분할된 경우 비트 시프트된 숫자의 소수 부분을 사용하여 반환할 요소를 결정합니다.

대체 없는 가중치 선택

동안 알고리즘 치환 없이 비가중 선택을 위한 가중치 저장소 방법이 존재하는 것처럼 이 문제는 아직 해결되지 않은 상태로 남아 있습니다.

위 내용은 교체 유무에 관계없이 효율적인 가중 무작위 선택을 수행하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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