首先,这个算法可以如下表述:
如果已知A类对象生成概率为P(A),B类对象生成概率为P(B),C类对象···,K类对象,他们的概率总和为1,问如何在A~K中随机生成一个对象
算法理解如下:
即我们需要先对0~1区段按照概率大小划分长度,设随机生成一个0~1之间的数,这种随机数生成结果是在0~1均匀分布的,然后看其究竟落在哪个概率区段即为生成哪种对象
算法代码:
package test;
import org.junit.Test;
public class Roulette {
@Test
public void test() {
double[] P={0.2,0.3,0.5};//假设的概率分布
int appearnum=0;
for(int i=0;i<100;i++){
int result=roulette(P);
if(result==2)//统计第2类对象生成的数目,可以看出大致为50%的生成概率
appearnum++;
}
System.out.println(appearnum);
}
/**
* 轮盘赌函数
* @param P 各类对象概率分布
* @return 生成的对象类
*/
private int roulette(double[] P){
double rand=Math.random();
double pointer=0;//pointer指示每个区段的右边界,从左往右扫描判断
for(int i=0;i<P.length;i++){
pointer+=P[i];
if(rand<=pointer)
return i;
}
return -1;
}
}
原文:轮盘赌算法

