帶替換和不帶替換的加權隨機選擇
從列表中選擇帶或不帶替換的隨機元素是編程中的常見任務。雖然已建立了未加權選擇和無需替換的加權選擇的方法,但選擇替換的加權元素提出了獨特的挑戰。
取代加權選擇的別名方法
一個對於這種情況,最有效的方法是 Alias 方法。它涉及創建有效表示加權清單的相同大小的 bin。
實現步驟:
- 標準化權重:調整權重,以便它們的總和為 1.0,代表選擇機率。
- 建立分區:確定大於元素數量的最小 2 次冪並建立那麼多分區。
- 分配權重:將權重最小的元素放置在空分區中,盡可能填充它。
- 填滿分區:如果分區未滿,則添加具有最高權重的元素來填充剩餘空間。
- 重複:繼續分配權重,直到所有元素都被考慮在內。
運行時選擇:
- 產生一個 0 到 1 之間的隨機數。
- 按分區數的對數對數字進行位移(假設位移在您的平台上很快) ).
- 如果分區被分割,則使用移位數的小數部分來決定選擇哪個元素。
別名方法的優點:
- 透過替換進行快速且有效率的選擇。
- 避免使用儲庫方法進行大量選擇。
- 實現簡單且記憶體高效。
以上是如何有效率地進行加權隨機選擇和替換?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显著。1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)Python適合快速開發、數據科學和腳本編寫,因其簡潔語法和豐富庫;2)C 適用於需要高性能和底層控制的場景,如係統編程和遊戲開發,因其編譯型和手動內存管理。

Python在數據科學和機器學習中的應用廣泛,主要依賴於其簡潔性和強大的庫生態系統。 1)Pandas用於數據處理和分析,2)Numpy提供高效的數值計算,3)Scikit-learn用於機器學習模型構建和優化,這些庫讓Python成為數據科學和機器學習的理想工具。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。


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