权重随机算法的java实现

一、概述

  平时,经常会遇到权重随机算法,从不同权重的N个元素中随机选择一个,并使得总体选择结果是按照权重分布的。如广告投放、负载均衡等。

  如有4个元素A、B、C、D,权重分别为1、2、3、4,随机结果中A:B:C:D的比例要为1:2:3:4。

  总体思路:累加每个元素的权重A(1)-B(3)-C(6)-D(10),则4个元素的的权重管辖区间分别为[0,1)、[1,3)、[3,6)、[6,10)。然后随机出一个[0,10)之间的随机数。落在哪个区间,则该区间之后的元素即为按权重命中的元素。

  实现方法

利用TreeMap,则构造出的一个树为:
    B(3)
    /      \
        /         \
     A(1)     D(10)
               /
             /
         C(6)

然后,利用treemap.tailMap().firstKey()即可找到目标元素。

当然,也可以利用数组+二分查找来实现。

请尊重作者劳动成果,转载请标明原文链接:https://www.cnblogs.com/waterystone/p/5708063.html

二、源码

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) {
            Preconditions.checkArgument(pair.getValue().doubleValue() > 0, String.format("非法权重值:pair=%s", pair));

            double lastWeight = this.weightMap.size() == 0 ? 0 : this.weightMap.lastKey().doubleValue();//统一转为double
            this.weightMap.put(pair.getValue().doubleValue() + lastWeight, pair.getKey());//权重累加
        }
    }

    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个元素A、B、C、D,其权重分别为1、2、3、4,运行1亿次,结果如下:

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

从结果,可以看出,准确率在99.95%以上。

 

四、另一种实现

利用B+树的原理。叶子结点存放元素,非叶子结点用于索引。非叶子结点有两个属性,分别保存左右子树的累加权重。如下图:

看到这个图,聪明的你应该知道怎么随机了吧。

此方法的优点是:更改一个元素,只须修改该元素到根结点那半部分的权值即可。

end

posted @ 2016-07-26 16:51 waterystone 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏