python中带权随机算法及在抽奖中的应用是怎样的

本篇文章给大家分享的是有关python中带权随机算法及在抽奖中的应用是怎样的，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

带权随机在游戏开发中重度使用,各种抽奖和爆装备等.

运营根据需要来配置各个物品出现的概率.

今天要说的这个带权随机算法思想很简单,就是"把所有物品根据其权重构成一个个区间,权重大的区间大.可以想象成一个饼图. 然后,扔骰子,看落在哪个区间,"

举个栗子,有个年终抽奖,物品是iphone/ipad/itouch.

主办方配置的权重是[('iphone', 10), ('ipad', 40), ('itouch', 50)].

用一行代码即可说明其思想,即random.choice(['iphone']*10 + ['ipad']*40 + ['itouch']*50).

下面,我们写成一个通用函数.

#coding=utf-8import randomdef weighted_random(items):    total = sum(w for _,w in items)    n = random.uniform(0, total)#在饼图扔骰子    for x, w in items:#遍历找出骰子所在的区间        if n
上面的代码够直观,不过细心的会发现,每次都会计算total,每次都会线性遍历区间进行减操作.其实我们可以先存起来,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显.
#coding=utf-8class 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中带权随机算法及在抽奖中的应用是怎样的，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注行业资讯频道。