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Python权重随机数的简单实现

该方法是常用的权重随机数生成方法,思路是先将权重值求和total,在0与权重和total之间获得一个随机数rd,遍历权重字典,累加其权重值weight_sum, 当rd小于或等于weight_sum时...,返回当前的权重key值,示例代码如下: import random def random_weight(weight_data):     _total = sum(weight_data.values...())    # 权重求和     _random = random.uniform(0, _total)   # 在0与权重和之前获取一个随机数      _curr_sum = 0     _ret...        if _random <= _curr_sum:          # 当随机数<=当前权重和时,返回权重key             _ret = _k             break...    return _ret 转入值是一个字典,key为要获得的随机数据,key为其权重,如{'a': 10, 'b': 15, 'c': 50}

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Python利用权重随机数解决抽奖和游

关于随机数 为了帮助理解,先来看三类随机问题的对比: 1.已有n条记录,从中选取m条记录,选取出来的记录前后顺序不管。...3.区别于1,2类问题, 如果记录是有权重的,如何结合权重随机选取。 比如A的权重为10, B的权重股为5, C的权重为1, 则随机选取4个时可能应该出现AABB。 第3类问题便是本文重点了。...实现思路: 以 A:10, B:5, C:1 三条记录上随机选取4条为例,(是否以权重排序这个无所谓)     对于     A 10     B 5     C 1 首先,将第n行的数值赋为第n行加第...在抽奖和游戏爆装备中的运用 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.

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权重随机分配器

假如有一个数组,需要随机从该数组中选择一个元素输出。只需生成一个介于 0 和集合长度减 1 之间的随机数,并将其用作集合中的索引(如果它是数组)以获取随机条目。...这称为加权随机分布,有时也称为加权随机选择,并且有多种实现方法,例如随机选择器。...int sum = 0; for (auto elem : items) { sum += elem.weight; } 然后我们选择一个介于 0 和总权重 - 1 之间的随机值。...当该值大于我们选择的随机值时,我们就找到了我们的随机选择。...由于最高的权重将出现在集合的末尾,并且这些权重最有可能被随机选择,因此在从我们的集合中选择随机数时,我们可以提高速度。我们在实践中是否获得速度提升取决于我们的初始权重集。

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权重随机选择(leetcode 528)

2.难度等级 3.热门指数 4.解题思路 5.实现示例 5.1 C++ 5.2 Golang 参考文献 1.问题描述 给你一个下标从 0 开始的正整数数组 w ,其中 w[i] 代表第 i 个下标的权重...设数组 w 的权重之和为 total。根据题目的要求,我们可以看成将 [1,total] 范围内的所有整数分成 n 个部分(其中 n 是数组 w 的长度)。...例如对于数组 w[1,3,5,6],计算其累计的前缀和数组为 [1,4,9,15],然后随机产生一个 [1,15] 之间的随机数。...如果随机数落在 [1,1],应该找到的值为 1, 对应元素下标为 0, 如果随机数落在 [2,4] 区间,应该找到值 4, 对应元素下标为 1, 如果随机数落在 [5,9] 区间,应该找到值 9,...按权重随机选择 - leetcode

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Nacos12# 随机权重负载均衡算法

引言 Nacos在Client选择节点时提供了一种基于权重随机算法,通过源码分析掌握其实现原理,方便实战中加以运用。...一、内容提要 下面以图示的方式贯穿下随机权重负载均衡算法的流程: 节点列表 假设注册了5个节点,每个节点的权重如下。...另外注意非健康节点或者权重小于等于0的不会被选择。 随机算法 通过生成[0~1]范围的随机数,通过二分法查找递增数组weights[]接近的index,再从注册节点列表中返回节点。...二、源码分析 随机权重负载均衡算法是在NacosNamingService#selectOneHealthyInstance提供,一起走查下。...Host信息 注解@4 刷新需要的数据,具体包括三部分:所有健康节点权重求和、计算每个健康节点权重占比、组织递增数组。

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​LeetCode刷题实战528:按权重随机选择

今天和大家聊的问题叫做 按权重随机选择,我们先来看题面: https://leetcode-cn.com/problems/random-pick-with-weight/ You are given...给你一个 下标从 0 开始 的正整数数组 w ,其中 w[i] 代表第 i 个下标的权重。...我们可以在总长度范围(0~4)内随机选择一个数,假设这个数是0~1,那么就返回0,如果这个数是1~4,那么就返回1。 这样就解决了按照概率随机返回的问题。...但是怎么判断我们随机选择的数该返回什么值呢?...我们在总长度范围内随机取的数在区间内处于哪一个前缀和的范围内,就返回那个前缀和对应的下标,比如我们取到随机数oneRandNum = 2,那么在前缀和区间里第一个大于等于它的前缀和是下标为2(在原数组中下标为

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传授“权重的负载均衡实现算法”独家设计思路!

这时负载均衡就不能简单的使用随机或者轮询了,需要添加对权重的支持。接下来我们分析几种权重的负载均衡算法,并分析一下他们的优缺点: ?...- 随机数组 - 我们可以使用一个随机数组代替上文描述的生成随机数的策略,实现同样效果的同时能够减少CPU的计算量。接下来描述下随机数组算法,同样权重设计为0~10。...我们为每个被调用的结点都生成一个随机数组,数组长度为10。空间分配好后用0和1填充数组,0的个数与结点的权重值一样,同时要保证0在数组中出现的位置是随机的。...我们生成一个代表权重为“4”的随机数组(4个0),如下图所示: ? 和随机数方案类似,我们在完成负载均衡计算后,进行权重拦截。...方案的思路是,轮询访问随机数组,到达随机效果。因为数组的内容是随机的。 这两种方案思路是一致的,都是在负载均衡计算后再加一道权重拦截。

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【DUBBO】 负载均衡AbstractClusterInvoker权重随机权重轮询最少活跃数一致性Hash

权重随机 RandomLoadBalance,如果所有invoker的权重都相同,则产生一个invokers.length范围内的随机数作为下标,然后按下标返回该invoker;如果不是所有的invoker...权重都相同,则将所有的invoker权重值相加得到totalWeight,然后产生一个totalWeight范围内的随机数offset,之后再遍历所有的invoker,遍历的时候用offset减去该invoker...(length)); } 假如A B C D这4个invoker的权重值分别如下 A: 100 B: 200 C: 300 D: 400 所以,totalWeight等于1000,加入此时产生的随机数...,则按权重随机算法选择一个invoker,否则从中随机选择一个 @Override protected Invoker doSelect(List> invokers...leastCount == 1) { return invokers.get(leastIndexs[0]); } // 如果有多个invoker的最小活跃数相同,则按权重随机

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复制随机指针的链表( LeetCode 138 )

吴师兄的思路 对于链表中的每个节点来说,它都有三个特征: 值为 val 一个指向下一个节点的指针 next 一个指向随机节点的指针 random 要想复制这样一个复杂链表必须要考虑到这三个特征。...代码 // 登录 AlgoMooc 官网获取更多算法图解 // https://www.algomooc.com // 作者:程序员吴师兄 // 代码有看不懂的地方一定要私聊咨询吴师兄呀 // 复制随机指针的链表...代码 // 登录 AlgoMooc 官网获取更多算法图解 // https://www.algomooc.com // 作者:程序员吴师兄 // 代码有看不懂的地方一定要私聊咨询吴师兄呀 // 复制随机指针的链表...Python 代码 # 登录 AlgoMooc 官网获取更多算法图解 # https://www.algomooc.com # 作者:程序员吴师兄 # 代码有看不懂的地方一定要私聊咨询吴师兄呀 # 复制随机指针的链表

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