一、概述

　　平時，經常會遇到權重隨機算法，從不同權重的N個元素中隨機選擇一個，并使得總體選擇結果是按照權重分布的。如廣告投放、負載均衡等。

　　如有4個元素A、B、C、D，權重分別為1、2、3、4，隨機結果中A:B:C:D的比例要為1:2:3:4。

　　總體思路：累加每個元素的權重A(1)-B(3)-C(6)-D(10)，則4個元素的的權重管轄區間分別為[0,1)、[1,3)、[3,6)、[6,10)。然后隨機出一個[0,10)之間的隨機數。落在哪個區間，則該區間之后的元素即為按權重命中的元素。

　　實現方法：

利用TreeMap，則構造出的一個樹為:
　　　　B(3)
　　　?/ ? ? ?\
? ? ? ? / ? ? ? ? \
? ? ?A(1) ? ? D(10)
? ? ? ? ? ? ? ?/
? ? ? ? ? ? ?/
? ? ? ? ?C(6)

然后，利用treemap.tailMap().firstKey()即可找到目標元素。

當然，也可以利用數組+二分查找來實現。

二、源碼

12345678910111213141516171819202122232425262728293031

package com.xxx.utils;import com.google.common.base.Preconditions;import org.apache.commons.math3.util.Pair;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import java.util.List;import java.util.SortedMap;import java.util.TreeMap;public class WeightRandom<K,V extends Number> {????private TreeMap<Double, K> weightMap = new TreeMap<Double, K>();????private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(WeightRandom.class);????public WeightRandom(List<Pair<K, V>> list) {????????Preconditions.checkNotNull(list, "list can NOT be null!");????????for (Pair<K, V> pair : list) {????????????double lastWeight = this.weightMap.size() == 0 ? 0 : this.weightMap.lastKey().doubleValue();//統一轉為double????????????this.weightMap.put(pair.getValue().doubleValue() + lastWeight, pair.getKey());//權重累加????????}????}????public K random() {????????double randomWeight = this.weightMap.lastKey() * Math.random();????????SortedMap<Double, K> tailMap = this.weightMap.tailMap(randomWeight, false);????????return this.weightMap.get(tailMap.firstKey());????}}

　　

　　

三、性能

4個元素A、B、C、D，其權重分別為1、2、3、4，運行1億次，結果如下：

元素	命中次數	誤差率
A	10004296	0.0430%
B	19991132	0.0443%
C	30000882	0.0029%
D	40003690	0.0092%

從結果，可以看出，準確率在99.95%以上。

?

四、另一種實現

利用B+樹的原理。葉子結點存放元素，非葉子結點用于索引。非葉子結點有兩個屬性，分別保存左右子樹的累加權重。如下圖：

看到這個圖，聰明的你應該知道怎么隨機了吧。

此方法的優點是：更改一個元素，只須修改該元素到根結點那半部分的權值即可。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的权重随机算法的java实现的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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