js 배열 가중치 확률 배분 실현
/**
* js
* @param Array arr js ， [Object,Object,Object……]
* @return Array ， percent/ percent ， Object
* @author shuiguang
*/
function weight_rand(arr){
// arr percent ，
/*
var arr = [{
name : '1',
percent : 1
}, {
name : '2',
percent : 2
}, {
name : '3',
percent : 1
}, {
name : '4',
percent : 2
}
];
*/
var total = 0;
var i, j, percent;
// ， ， [1,2,2,3,4,4]
var index = new Array();
for (i = 0; i < arr.length; i++) {
// ， ， 100
percent = 'undefined' != typeof(arr[i].percent) ? parseInt(arr[i].percent*100) : 0;
for (j = 0; j < percent; j++) {
index.push(i);
}
total += percent;
}
// ， 0-5
var rand = Math.floor(Math.random() * total);
return arr[index[rand]];
}위의 방법 은 가능 하지만 이런 문제 에 부 딪 혔 다. 일반적인 복잡 한 분배 상황, 예 를 들 어 1: 1: 1 분배 (상대 치) 를 만족 시 킬 수 있 고 15%, 25%, 35% 잉여 등 정확 한 가중치 분배 (절대 치) 를 만나면 만족 시 킬 수 없다.15%: 25%: 35%: 나머지 비율 을 계산 하 는 것 이 귀 찮 기 때문에 저 는 위의 함 수 를 계속 수정 하고 백분율 모델 을 추 가 했 습 니 다. 예 를 들 어 위의 예 를 들 어 위의 명확 한 백분율 을 분배 한 후에 나머지 백분율 은 마지막 요소 에 주 고 마지막 요소 가 차지 하 는 백분율 을 계산 하지 않 아 도 되 며 각 요소 의 비율 을 계산 하지 않 아 도 됩 니 다.코드 는 다음 과 같 습 니 다:
/**
* js ， ( 2 ) ( ， )
* @param Array arr js ， [Object,Object,Object……]
* @return Array ， weight/ weight ， Object
* @author shuiguang
*/
function weight_rand(arr){
// arr weight ，
//var arr=[{name:'1',weight:1.5},{name:'2',weight:2.5},{name:'3',weight:3.5}];
//var arr=[{name:'1',weight:'15%'},{name:'2',weight:'25%'},{name:'3',weight:'35%'}];
// ，perMode
var per;
var maxNum = 0;
var perMode = false;
// Math
Math.gcd = function(a,b){
var min = Math.min(a,b);
var max = Math.max(a,b);
var result = 1;
if(a === 0 || b===0){
return max;
}
for(var i=min; i>=1; i--){
if(min % i === 0 && max % i === 0){
result = i;
break;
}
}
return result;
};
// clone ，
var weight_arr = new Array();
for (i = 0; i < arr.length; i++) {
if('undefined' != typeof(arr[i].weight))
{
if(arr[i].weight.toString().indexOf('%') !== -1) {
per = Math.floor(arr[i].weight.toString().replace('%',''));
perMode = true;
}else{
per = Math.floor(arr[i].weight*100);
}
}else{
per = 0;
}
weight_arr[i] = per;
maxNum = Math.gcd(maxNum, per);
}
// ，3:5:7， [0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]
// ， 15%，25%，35%
var index = new Array();
var total = 0;
var len = 0;
if(perMode){
for (i = 0; i < arr.length; i++) {
//len arr ，
len = weight_arr[i];
for (j = 0; j < len; j++){
// 100% ，
if(total >= 100){
break;
}
index.push(i);
total++;
}
}
// 100%
while(total < 100){
index.push(arr.length-1);
total++;
}
}else{
for (i = 0; i < arr.length; i++) {
//len arr ，
len = weight_arr[i]/maxNum;
for (j = 0; j < len; j++){
index.push(i);
}
total += len;
}
}
// ， 0-11 ，
var rand = Math.floor(Math.random()*total);
//console.log(index);
return arr[index[rand]];
}
var arr=[{name:'1',weight:1.5},{name:'2',weight:2.5},{name:'3',weight:3.5}];
console.log(weight_rand(arr));
var arr=[{name:'1',weight:'15%'},{name:'2',weight:'25%'},{name:'3',weight:'35%'}];
console.log(weight_rand(arr));
var prize_arr = [
{'id':1, 'prize':' ', 'weight':1},
{'id':2, 'prize':' ', 'weight':2},
{'id':3, 'prize':' ', 'weight':10},
{'id':4, 'prize':'4G ', 'weight':12},
{'id':5, 'prize':'10Q ', 'weight':22},
{'id':6, 'prize':' ', 'weight':50}
];
var times = 100000;
var prize;
var pingban = 0;
var shuma = 0;
var yinxiang = 0;
var youpan = 0;
var qb = 0;
var xc = 0;
var start = new Date().getTime();
for($i=0; $i
이 코드 는 이미 최대 공약 수 를 통 해 아래 표 배열 을 최적화 시 켰 고 디지털 비 모델 을 사용 하여 최소 수치 비례 로 최적화 되 었 으 며 백분율 모델 은 성능 소 모 를 고려 하여 2 비트 소 수 를 지원 하지 않 습 니 다.
js 버 전 을 쓰 고 php 버 전 으로 쉽게 바 꾸 었 습 니 다. 10 만 번 의 순환 테스트 를 통 해 for 순환 이 foreach 보다 시간 을 절약 하 는 것 을 발 견 했 습 니 다. 인터넷 에 올 린 foreach 가 for 보다 빠 른 것 을 발 견 했 습 니 다.그러나 전체적으로 보면 js 의 집행 속 도 는 php 의 20 배 정도 이 고 php 의 집행 시간 은 약 6 초 이 며 js 의 집행 시간 은 약 0.346 초 이다.
/**
* php ， ( 2 ) ( ， )
* @param array $arr php ， array(array(),array(),array()……)
* @return array ， percent/ percent ， array()
* @author shuiguang
*/
function weight_rand($arr)
{
// arr percent ，
//$arr=array(array('name'=>'1','weight'=>1.5),array('name'=>'2','weight'=>1.5),array('name'=>'3','weight'=>1.5));
//$arr=array(array('name'=>'1','weight'=>'15%'),array('name'=>'2','weight'=>'25%'),array('name'=>'3','weight'=>'35%'));
// ，perMode
$perMode = false;
$maxNum = 0;
//
$gcd = function($a, $b)
{
$min = min($a, $b);
$max = max($a, $b);
$result = 1;
if($a === 0 || $b === 0)
{
return $max;
}
for($i=$min; $i>=1; $i--)
{
if($min % $i === 0 && $max % $i === 0)
{
$result = $i;
break;
}
}
return $result;
};
// ，
$weight_arr = array();
$arr_len = count($arr);
for($i=0; $i= 100)
{
break;
}
$index[] = $i;
$total++;
}
}
// 100%
while($total < 100)
{
$index[] = $arr_len-1;
$total++;
}
}else{
for($i=0; $i'1','weight'=>1.5),array('name'=>'2','weight'=>1.5),array('name'=>'3','weight'=>1.5));
p(weight_rand($arr));
$arr=array(array('name'=>'1','weight'=>'15%'),array('name'=>'2','weight'=>'25%'),array('name'=>'3','weight'=>'35%'));
p(weight_rand($arr));
$prize_arr = array(
'0' => array('id'=>1, 'prize'=>' ', 'weight'=>1),
'1' => array('id'=>2, 'prize'=>' ', 'weight'=>5),
'2' => array('id'=>3, 'prize'=>' ', 'weight'=>10),
'3' => array('id'=>4, 'prize'=>'4G ', 'weight'=>12),
'4' => array('id'=>5, 'prize'=>'10Q ', 'weight'=>22),
'5' => array('id'=>6, 'prize'=>' ', 'weight'=>50),
);
$start = time();
$result = array();
$times = 100000;
for($i=0; $i";
if($var === false)
{
echo 'false';
}else if($var === ''){
print_r("''");
}else{
print_r($var);
}
echo "}
pp 버 전 은 정수 숫자 비교 모델 만 사용 하면 숫자의 확대 와 최소 공배수 의 알고리즘 을 전혀 고려 하지 않 고 간단 한 누적 만 하면 실행 시간 을 크게 단축 할 수 있 습 니 다.
이 내용에 흥미가 있습니까?
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