java语言实现权重随机算法完整实例

前言

现在app就是雨后春笋,嗖嗖的往外冒啊,有经验的、没经验的、有资历的、没资历的都想着创业,创业的90%以上都要做一个app出来,好像成了创业的标配。

做了app就得推广啊,怎么推,发券送钱是最多用的被不可少的了,现在好多产品或者运营都要求能够随机出优惠券的金额,但是呢又不能过于随机,送出去的券都是钱吗,投资人的钱,是吧。

所以,在随机生成的金额中就要求,小额度的几率要大,大额度的几率要小,比如说3元的70%,5块的25%,10块的5%,这个样子的概率去生成优惠券,这个怎么办呢?

对于上述的问题,直接用我们的Random.next(Integer range);就不够了。因为这个伪随机不带权重,3,5,10出现的概率都是一样的。

实现思路

还是拿上述的例子,3出现的概率是70%,我们给他的权重赋值为70,5出现的概率为25%,我们给他的权重赋值为25,10出现的概率为5%,我们给他的权重赋值为5.

我们按照顺序计算出权重的加和,把当前数字出现的权重加和前的值作为其权重范围的起点值,把加和后的值作为其权重范围的终点值。

这样的话,我们就可以使用Random.next(100)来做随机数,然后判断随机数落在的范围,然后映射到对应的优惠券数值即可。

java实现

package com.nggirl.test.weight.random;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Random;
public class WeightRandom {
	public static void main(String[] args){
		WeightRandom wr = new WeightRandom();
		wr.initWeight(new String[]{
			"1","2","3","4"
		}
		, new Integer[]{
			100,100,200,600
		}
		);
		Random r = new Random();
		for (int i = 0; i < 10; i++){
			Integer rv = r.nextint(wr.getMaxRandomValue());
			System.out.println(rv);
			System.out.println(wr.getElementByRandomValue(rv).getKey() + " " + rv);
		}
		HashMap<String, Integer> keyCount = new HashMap<String, Integer>();
		keyCount.put("1", 0);
		keyCount.put("2", 0);
		keyCount.put("3", 0);
		keyCount.put("4", 0);
		for (int i = 0; i < 10000; i++){
			Integer rv = r.nextint(wr.getMaxRandomValue());
			String key = wr.getElementByRandomValue(rv).getKey();
			keyCount.put(key, keyCount.get(key).intValue()+1);
		}
		System.out.println("");
	}
	private List<WeightElement> weightElements;
	public void initWeight(String[] keys, Integer[] weights){
		if(keys == null || weights == null || keys.length != weights.length){
			return;
		}
		weightElements = new ArrayList<WeightElement>();
		for (int i=0; i< keys.length; i++){
			weightElements.add(new WeightElement(keys[i], weights[i]));
		}
		rangeWeightElemnts();
		printRvs();
	}
	private void rangeWeightElemnts(){
		if(weightElements.size() == 0){
			return;
		}
		WeightElement ele0 = weightElements.get(0);
		ele0.setThresholdLow(0);
		ele0.setThresholdHigh(ele0.getWeight());
		for (int i = 1; i < weightElements.size(); i++){
			WeightElement curElement = weightElements.get(i);
			WeightElement preElement = weightElements.get(i - 1);
			curElement.setThresholdLow(preElement.getThresholdHigh());
			curElement.setThresholdHigh(curElement.getThresholdLow() + curElement.getWeight());
		}
	}
	public WeightElement getElementByRandomValue(Integer rv){
		//因为元素权重范围有序递增,所以这里可以改为二分查找
		for (WeightElement e:weightElements){
			if(rv >= e.getThresholdLow() && rv < e.getThresholdHigh()){
				return e;
			}
		}
		return null;
	}
	public Integer getMaxRandomValue(){
		if(weightElements == null || weightElements.size() == 0){
			return null;
		}
		return weightElements.get(weightElements.size() - 1).getThresholdHigh();
	}
	public void printRvs(){
		for (WeightElement e:weightElements){
			System.out.println(e.toString());
		}
	}
	static class WeightElement{
		/**
     * 元素标记
     */
		private String key;
		/**
     * 元素权重
     */
		private Integer weight;
		/**
     * 权重对应随机数范围低线
     */
		private Integer thresholdLow;
		/**
     * 权重对应随机数范围高线
     */
		private Integer thresholdHigh;
		public WeightElement(){
		}
		public WeightElement(Integer weight){
			this.key = weight.toString();
			this.weight = weight;
		}
		public WeightElement(String key, Integer weight){
			this.key = key;
			this.weight = weight;
		}
		public String getKey() {
			return key;
		}
		public void setKey(String key) {
			this.key = key;
		}
		public Integer getWeight() {
			return weight;
		}
		public void setWeight(Integer weight) {
			this.weight = weight;
		}
		public Integer getThresholdLow() {
			return thresholdLow;
		}
		public void setThresholdLow(Integer thresholdLow) {
			this.thresholdLow = thresholdLow;
		}
		public Integer getThresholdHigh() {
			return thresholdHigh;
		}
		public void setThresholdHigh(Integer thresholdHigh) {
			this.thresholdHigh = thresholdHigh;
		}
		public String toString(){
			return "key:"+this.key + " weight:" + this.weight + " low:"+this.thresholdLow+" heigh:"+this.thresholdHigh;
		}
	}
}

结果:

2 102
876
4 876

二分法的实现

public WeightElement getElementByRandomValue(Integer rv){
	if(rv < 0 || rv > getMaxRandomValue()-1){
		return null;
	}
	//此时rv必然在0 - getMaxRandomValue()-1范围内,
	//也就是必然能够命中某一个值
	int start = 0, end = weightElements.size() - 1;
	int index = weightElements.size()/2;
	while(true){
		if(rv < weightElements.get(index).getThresholdLow()){
			end = index - 1;
		} else if(rv >= weightElements.get(index).getThresholdHigh()){
			start = index + 1;
		} else{
			return weightElements.get(index);
		}
		index = (start + end)/2;
	}
}

下面再分享一则实例,加强对权重随机算法的理解,一次到位!

权重随机算法在抽奖,资源调度等系统中应用还是比较广泛的,一个简单的按照权重来随机的实现,权重为几个随机对象(分类)的命中的比例,权重设置越高命中越容易,之和可以不等于100;

简单实现代码如下:

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;
public class WeightRandom {
	static List<WeightCategory> categorys = new ArrayList<WeightCategory>();
	private static Random random = new Random();
	public static void initData() {
		WeightCategory wc1 = new WeightCategory("A",60);
		WeightCategory wc2 = new WeightCategory("B",20);
		WeightCategory wc3 = new WeightCategory("C",20);
		categorys.add(wc1);
		categorys.add(wc2);
		categorys.add(wc3);
	}
	public static void main(String[] args) {
		initData();
		Integer weightSum = 0;
		for (WeightCategory wc : categorys) {
			weightSum += wc.getWeight();
		}
		if (weightSum <= 0) {
			System.err.println("Error: weightSum=" + weightSum.toString());
			return;
		}
		Integer n = random.nextint(weightSum);
		// n in [0, weightSum)
		Integer m = 0;
		for (WeightCategory wc : categorys) {
			if (m <= n && n < m + wc.getWeight()) {
				System.out.println("This Random Category is "+wc.getCategory());
				break;
			}
			m += wc.getWeight();
		}
	}
}
class WeightCategory {
	private String category;
	private Integer weight;
	public WeightCategory() {
		super();
	}
	public WeightCategory(String category, Integer weight) {
		super();
		this.setCategory(category);
		this.setWeight(weight);
	}
	public Integer getWeight() {
		return weight;
	}
	public void setWeight(Integer weight) {
		this.weight = weight;
	}
	public String getCategory() {
		return category;
	}
	public void setCategory(String category) {
		this.category = category;
	}
}

结果:

总结

以上就是本文关于java语言实现权重随机算法完整实例的全部内容,希望对大家有所帮助。如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!

(0)

相关推荐

  • Java实现分解任意输入数的质因数算法示例

    本文实例讲述了Java实现分解任意输入数的质因数算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 分解任意输入数的质因数: 质因数概念:任何一个合数都可以写成几个质数相乘的形式.其中每个质数都是这个合数的因数,叫做这个合数的分解质因数.分解质因数只针对合数. 例如:12 = 2x2x3  18 = 2 x 3 x 3等等 下面来讲解一下这个算法的思路:第一:我们首先写一个求素数的函数:第二;我们做一个分解质因数的函数,然后在其中引入素数函数来判断是否为素数: 下面给出代码(仅供参考): package j

  • 详解Java数据结构和算法(有序数组和二分查找)

    一.概述 有序数组中常常用到二分查找,能提高查找的速度.今天,我们用顺序查找和二分查找实现数组的增删改查. 二.有序数组的优缺点 优点:查找速度比无序数组快多了 缺点:插入时要按排序方式把后面的数据进行移动 三.有序数组和无序数组共同优缺点 删除数据时必须把后面的数据向前移动来填补删除项的漏洞 四.代码实现 public class OrderArray { private int nElemes; //记录数组长度 private long[] a; /** * 构造函数里面初始化数组 赋值默

  • java算法实现红黑树完整代码示例

    红黑树 定义 红黑树(英语:Red–black tree)是一种自平衡二叉查找树,是在计算机科学中用到的一种数据结构,典型的用途是实现关联数组. 红黑树的另一种定义是含有红黑链接并满足下列条件的二叉查找树: 红链接均为左链接:没有任何一个结点同时和两条红链接相连:该树是完美黑色平衡的,即任意空链接到根结点的路径上的黑链接数量相同. 满足这样定义的红黑树和相应的2-3树是一一对应的. 旋转 旋转又分为左旋和右旋.通常左旋操作用于将一个向右倾斜的红色链接旋转为向左链接.对比操作前后,可以看出,该操作

  • java编程之递归算法总结

    1.何为递归 个人理解就是自己调用自己,直到满足一个条件结束自己调用自己的过程,这个就是递归.举一个通俗的点的例子: 假设你在一个电影院,你想知道自己坐在哪一排,但是前面人很多,你懒得去数了,于是你问前一排的人「你坐在哪一排?」,这样前面的人 (代号 A) 回答你以后,你就知道自己在哪一排了--只要把 A 的答案加一,就是自己所在的排了,不料 A 比你还懒,他也不想数,于是他也问他前面的人 B「你坐在哪一排?」,这样 A 可以用和你一模一样的步骤知道自己所在的排.然后 B 也如法炮制,直到他们这

  • 多模字符串匹配算法原理及Java实现代码

    多模字符串匹配算法在这里指的是在一个字符串中寻找多个模式字符字串的问题.一般来说,给出一个长字符串和很多短模式字符串,如何最快最省的求出哪些模式字符串出现在长字符串中是我们所要思考的.该算法广泛应用于关键字过滤.入侵检测.病毒检测.分词等等问题中.多模问题一般有Trie树,AC算法,WM算法等等. 背景 在做实际工作中,最简单也最常用的一种自然语言处理方法就是关键词匹配,例如我们要对n条文本进行过滤,那本身是一个过滤词表的,通常进行过滤的代码如下 for (String document : d

  • Java常用加密算法实例总结

    本文实例总结了Java常用加密算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 项目中第一次深入地了解到加密算法的使用,现第一阶段结束,将使用到的加密算法和大家分享一下: 首先还是先给大家普及一下常用加密算法的基础知识 基本的单向加密算法 BASE64 严格地说,属于编码格式,而非加密算法 MD5(Message Digest algorithm 5,信息摘要算法) SHA(Secure Hash Algorithm,安全散列算法) 复杂的加密算法 RSA(算法的名字以发明者的名字命名:Ron Rives

  • 70行Java代码实现深度神经网络算法分享

    对于现在流行的深度学习,保持学习精神是必要的--程序员尤其是架构师永远都要对核心技术和关键算法保持关注和敏感,必要时要动手写一写掌握下来,先不用关心什么时候用到--用不用是政治问题,会不会写是技术问题,就像军人不关心打不打的问题,而要关心如何打赢的问题. 程序员如何学习机器学习 对程序员来说,机器学习是有一定门槛的(这个门槛也是其核心竞争力),相信很多人在学习机器学习时都会为满是数学公式的英文论文而头疼,甚至可能知难而退.但实际上机器学习算法落地程序并不难写,下面是70行代码实现的反向多层(BP

  • Java求10到100000之间的水仙花数算法示例

    本文实例讲述了Java求10到100000之间的水仙花数算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 水仙花数: 概念:水仙花数是指一个 n 位数 ( n≥3 ),它的每个位上的数字的 n 次幂之和等于它本身.(例如:1^3 + 5^3+ 3^3 = 153) 算法思路分析:这个算法我们分两个步骤来进行:第一:我们做一个求一个数的位数的函数:第二:我们通过调用此函数来进行10到100000之间素数的计算! 下面给出具体的代码(仅供参考): package javastudy; public class

  • java语言实现权重随机算法完整实例

    前言 现在app就是雨后春笋,嗖嗖的往外冒啊,有经验的.没经验的.有资历的.没资历的都想着创业,创业的90%以上都要做一个app出来,好像成了创业的标配. 做了app就得推广啊,怎么推,发券送钱是最多用的被不可少的了,现在好多产品或者运营都要求能够随机出优惠券的金额,但是呢又不能过于随机,送出去的券都是钱吗,投资人的钱,是吧. 所以,在随机生成的金额中就要求,小额度的几率要大,大额度的几率要小,比如说3元的70%,5块的25%,10块的5%,这个样子的概率去生成优惠券,这个怎么办呢? 对于上述的

  • Java实现权重随机算法详解

    目录 应用场景 本文目标 算法详解 权重比例 Java 实现 参考 应用场景 客户端负载均衡,例如 Nacos 提供的客户端负载均衡就是使用了该算法 游戏抽奖(普通道具的权重很高,稀有道具的权重很低) 本文目标 Java 实现权重随机算法 算法详解 比如我们现在有三台 Server,权重分别为1,3,2.现在想对三台 Server 做负载均衡 Server1 Server2 Server3 weight weight weight 1 3 2 权重比例 我们算出每台 Server 的权重比例,权

  • Java编程实现多线程TCP服务器完整实例

    相关Java类 Socket public class Socket extends Object ·功能:TCP客户端套接字 ·构造方法: Socket(InetAddress address, int port) 创建一个流套接字并将其连接到指定 IP 地址的指定端口号 ·常用方法: 1.getInetAddress 获得InetAddress的相关信息 2.getInputStream 获得此TCP连接的输入流 3.getOutPutStream 获得此TCP连接的输出流 ServerSo

  • Java语言描述MD5加密工具类实例代码

    编程中经常有用到MD5加密的情况,Java语言并没有像PHP一样提供原生的MD5加密字符串的函数,需要MD5加密的时候,往往需要自己写. 代码如下: import java.security.MessageDigest; public class MD5 { //公盐 private static final String PUBLIC_SALT = "demo" ; //十六进制下数字到字符的映射数组 private final static String[] hexDigits =

  • Java语言中的自定义类加载器实例解析

    本文研究的主要是Java语言中的自定义类加载器实例解析的相关内容,具体如下. 自己写的类加载器 需要注意的是:如果想要对这个实例进行测试的话,首先需要在c盘建立一个c://myjava的目录.然后将相应的java文件放在这个目录中.并将产生的.clas文件放在c://myjava/com/lg.test目录下,否则是找不到的.这是要注意的.. class FileClassLoader : package com.lg.test; import java.io.ByteArrayOutputSt

  • 列举java语言中反射的常用方法及实例代码

    Java反射机制 一.什么是反射机制  简单的来说,反射机制指的是程序在运行时能够获取自身的信息.在java中,只要给定类的名字,     那么就可以通过反射机制来获得类的所有信息. 二.哪里用到反射机制  有些时候,我们用过一些知识,但是并不知道它的专业术语是什么,在刚刚学jdbc时用过一行代码,     Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver.class").newInstance();但是那时候只知道那行代码是生成     驱动对象实例,并不知道

  • JS/HTML5游戏常用算法之路径搜索算法 A*寻路算法完整实例

    本文实例讲述了JS/HTML5游戏常用算法之路径搜索算法 A*寻路算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 原理可参考:https://www.jb51.net/article/152744.htm 完整实例代码如下: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-s

  • C#实现排列组合算法完整实例

    排列组合是常见的数学问题,本文就以完整实例形式讲述了C#实现排列组合算法的方法.分享给大家供大家参考之用.具体方法如下: 首先,数学中排列组合,可表示为:排列P(N,R) 其实排列实现了,组合也就实现了,组合C(N,R)就是P(N,R)/P(R,R) ,实现这一功能比较简单的是递归算法,但考虑到递归的性能,下面采用了2种非递归的方法,具体代码如下 using System; using System.Collections.Generic; namespace Test { class Prog

  • Java实现双色球抽奖随机算法示例

    第一次写技术博客,写一下以前写的一个双色球抽奖随机算法. 原理如下: 1首先初始化一个待抽奖的数组nums,数组的长度k 2. 随机一个1-k之间的随机数,得到nums[k],这样得到第一个抽奖号,nums中剔除该号码,k--. 3. 重复步骤2,直到得到全部中奖号码 class myLuck { private int mTarget; List<Integer> mNums = new ArrayList<Integer>(); //摇奖池 ///从多少个数中产生多少个数 //

  • Java实现与JS相同的Des加解密算法完整实例

    本文实例讲述了Java实现与JS相同的Des加解密算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 这里演示java与js实现相同的des加解密算法,不多说,不废话,直接上代码 一.java实现 package com.lyz.base.des; import java.util.ArrayList; import java.util.List; /** * DES加密/解密 * * @Copyright Copyright (c) 2015 * @author liuyazhuang * @see DE

随机推荐