常用API?

import random# 隨機小數
print(random.random())      # 大于0且小于1之間的小數。0<= n<1.0
print(random.uniform(1,3))  # 大于1小于3的小數# 隨機整數
print(random.randint(1,5))      # 大于等于1且小于等于5之間的整數#從指定范圍內，按指定基數遞增的集合中 獲取一個隨機數。
random.randrange([start], stop[, step])
random.randrange(10, 30, 2)   # 結果相當于從[10, 12, ... 26, 28]序列中獲取一個隨機數。
random.randrange(10, 30, 2)   # 在結果上與 random.choice(range(10, 30, 2) 等效。# 隨機選擇一個返回
print(random.choice([1,'23',[4,5]]))     # 1或者23或者[4,5]
# 隨機選擇多個返回，返回的個數為函數的第二個參數
print(random.sample([1,'23',[4,5]],2))   # 列表元素任意2個組合[[4, 5], '23']# 打亂列表順序
item=[1,3,5,7,9]
random.shuffle(item) # 打亂次序
print(item）         # [5, 1, 3, 7, 9]
random.shuffle(item)
print(item）         # [5, 9, 7, 1, 3]

加權隨機算法實現

方法一

最簡單的方法可以這樣：把序列按權重值擴展成:lists=[A,A,A,A,A,B,B,C,C,D],然后random.choice(lists)隨機選一個就行。雖然這樣選取的時間復雜度是O(1)，但是數據量一大，空間消耗就太大了。

# coding:utf-8
import randomdef weight_choice(list, weight):""":param list: 待選取序列:param weight: list對應的權重序列:return:選取的值"""new_list = []for i, val in enumerate(list):new_list.extend(val * weight[i])return random.choice(new_list)if __name__ == "__main__":print(weight_choice(['A', 'B', 'C', 'D'], [5, 2, 2, 1]))

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方法二

比較常用的方法是這樣：計算權重總和sum，然后在1到sum之間隨機選擇一個數R，之后遍歷整個集合，統計遍歷的項的權重之和，如果大于等于R，就停止遍歷，選擇遇到的項。

還是以上面的集合為例，sum等于10，如果隨機到1-5，則會在遍歷第一個數字的時候就退出遍歷。符合所選取的概率。

選取的時候要遍歷集合，它的時間復雜度是O（n）。

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# coding:utf-8
import randomlist = ['A', 'B', 'C', 'D']def weight_choice(weight):""":param weight: list對應的權重序列:return:選取的值在原列表里的索引"""t = random.randint(0, sum(weight) - 1)for i, val in enumerate(weight):t -= valif t < 0:return iif __name__ == "__main__":print(list[weight_choice([5, 2, 2, 1])])

方法三

可以先對原始序列按照權重排序。這樣遍歷的時候，概率高的項可以很快遇到，減少遍歷的項。（因為rnd遞減的速度最快(先減去最大的數)）比較{A:5，B:2，C:2，D:1}和{B:2，C:2，A:5，D:1}前者遍歷步數的期望是5/10*1+2/10*2+2/10*3+1/10*4=19/10而后者是2/10*1+2/10*2+5/10*3+1/10*4=25/10。這樣提高了平均選取速度，但是原序列排序也需要時間。先搞一個權重值的前綴和序列，然后在生成一個隨機數t后，可以用二分法來從這個前綴和序列里找，那么選取的時間復雜度就是O(logn)了。

# coding:utf-8
import random
import bisectlist = ['A', 'B', 'C', 'D']def weight_choice(weight):""":param weight: list對應的權重序列:return:選取的值在原列表里的索引"""weight_sum = []sum = 0for a in weight:sum += aweight_sum.append(sum)t = random.randint(0, sum - 1)return bisect.bisect_right(weight_sum, t)if __name__ == "__main__":print(list[weight_choice([5, 2, 2, 1])])

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