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詳解python的random模組及加權隨機演算法與實作方法

高洛峰
發布: 2017-03-24 17:09:41
原創
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random是用來產生隨機數的,我們可以利用它隨機產生數字或選擇字串
•random.seed(x)改變隨機數字產生器的種子seed。
一般不必特別去設定seed,Python會自動選擇seed。
•random.random()    用來產生隨機浮點數n,0 <= n < 1
•random.uniform(a,b)    用來產生一個指定範圍內的隨機浮點數,產生的隨機整數a<=n<=b;
•random.randint(a,b)    用來產生一個指定範圍內的整數,a為下限,b為上限,產生的隨機整數a<=n<=b;若a=b,則n=a;若a>b,報錯
•random.randrange([start], stop [,step] )    從指定範圍[start,stop)內,依指定基數遞增的集合中取得一個隨機數,基數缺省值為1
•random.choice(sequence)    從序列中取得一個隨機元素,參數sequence表示一個有序類型,並不是一種特定類型,泛指list,tuple,字串等
•random.shuffle(x[,random])    用於將一個列表中的元素打亂(洗牌),會改變原始列表
•random.sample(sequence,k)    從指定序列中隨機獲取k個元素作為一個片段返回,不會改變原有序列
那麼現在基礎知識有了,我們來實作一個加權隨機演算法:
加權隨機演算法一般應用在以下場景:有一個集合S,裡面例如有A,B,C,D這四項。這時我們想隨機從中抽取一項,但是抽取的機率不同,例如我們希望抽到A的機率是50%,抽到B和C的機率是20%,D的機率是10%。一般來說,我們可以給各項附一個權重,抽取的機率正比於這個權重。那麼上述集合就成了:
{A:5,B:2,C:2,D:1}
#方法一:
#最簡單的方法可以這樣:
把序列依權重值擴展成:lists=[A,A,A,A,A,B,B,C,C,D],然後random.choice(lists)隨機選一個就行。雖然這樣選取的時間複雜度是O(1),但是資料量一大,空間消耗量太大了。

# coding:utf-8
import random
def weight_choice(list, weight):
  """
  :param list: 待选取序列
  :param weight: list对应的权重序列
  :return:选取的值
  """
  new_list = []
  for i, val in enumerate(list):
    new_list.extend(val * weight[i])
  return random.choice(new_list)
if name == "main":
  print(weight_choice(['A', 'B', 'C', 'D'], [5, 2, 2, 1]))
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方法二:
比較常用的方法是這樣:
計算權重總和sum,然後在1到sum之間隨機選擇一個數字R,之後遍歷整個集合,統計遍歷的項的權重總和,如果大於等於R,就停止遍歷,選擇遇到的項。
還是以上面的集合為例,sum等於10,如果隨機到1-5,則會在遍歷第一個數字的時候就退出遍歷。符合所選的機率。
選取的時候要遍歷集合,它的時間複雜度是O(n)。

# coding:utf-8
import random
list = ['A', 'B', 'C', 'D']
def weight_choice(weight):
  """
  :param weight: list对应的权重序列
  :return:选取的值在原列表里的索引
  """
  t = random.randint(0, sum(weight) - 1)
  for i, val in enumerate(weight):
    t -= val
    if t < 0:
      return i
if name == "main":
  print(list[weight_choice([5, 2, 2, 1])])
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方法三:
可以先將原始序列依照權重排序。這樣遍歷的時候,機率高的項可以很快遇到,減少遍歷的項。 (因為rnd遞減的速度最快(先減去最大的數))
比較{A:5,B:2,C:2,D:1}和{B:2,C:2,A: 5,D:1}
前者遍歷步數的期望是5/10*1+2/10*2+2/10*3+1/10*4=19/10而後者是2/10* 1+2/10*2+5/10*3+1/10*4=25/10。
這樣提高了平均選取速度,但是原始序列排序也需要時間。
先搞一個權重值的前綴和序列,然後在產生一個隨機數t後,可以用二分法來從這個前綴和序列裡找,那麼選取的時間複雜度就是O(logn)了。

# coding:utf-8
import random
import bisect
list = ['A', 'B', 'C', 'D']
def weight_choice(weight):
  """
  :param weight: list对应的权重序列
  :return:选取的值在原列表里的索引
  """
  weight_sum = []
  sum = 0
  for a in weight:
    sum += a
    weight_sum.append(sum)
  t = random.randint(0, sum - 1)
  return bisect.bisect_right(weight_sum, t)
if name == "main":
  print(list[weight_choice([5, 2, 2, 1])])
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