一、问题定义：
问下有一个数组，这些数组中的值都有自己的权重，怎样设计才能高效的优先取出权重高的数？？
例如：
复制代码 代码如下:
权重: 8 2 11 79
权重返回的值: 0 1 2 3
二、分析问题：
思路一：创建一个数组数组大小为权重和的大小，如值0的权重是8，则放入8个0值，值1的权重是2，则放入2个1值，依次类推。
然后用用一个权重和大小的随机数，产生随机数，即可。缺点要占用过多的内存。
思路二：
权重和数组 w[i]存储的是[0,i]元素的所有元素的权重和 时间复杂度O(n) 空间复杂度O(n)
随机[0,W[399]] 看随机数 落在哪个Wi 内就选哪个 时间复杂度 O(longn)
所以总的时间复杂度时间复杂度O(n) 空间复杂度O(n)
伪代码：
轮盘赌 并不是一种特别好的选择算子,但它容易实现。
首先要明白一点,由于交叉、变异等算子,并不能控制进化方向,所以进化的重任落在选择算子上。
如果明白了这一点,就好办了。
轮盘赌,就是积累概率来实现的,通常适应度大的被选择的几率较高。
假如:fit为适应度数组,共m个
复制代码 代码如下:
for i=1 to m '先求和
sum=sum+fit(i)
next i
For i = 1 To n ‘n-是要生成多少个个体
temp = temp + fit(i)
If rnd <= temp / sum Then
输出 i 就是结果
Exit Function
End If
Next i
三、解决问题：
复制代码 代码如下:
package datastruct;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class WeightRandomTest {
private static double[] weightArrays = {8.0,2.0,11.0,79.0}; // 数组下标是要返回的值，数组值为数组下标的权重
public static void main(String[] args) {
WeightRandom weightRandom = new WeightRandom();
Map
for (int i = 0; i < 2000000; i++) {
int weightValue = weightRandom.getWeightRandom(weightArrays);
if (weightValue < 0) {
continue;
}
System.out.println("按权重返回的随机数：" + weightValue);
if (stat.get(weightArrays[weightValue]) == null) {
stat.put(weightArrays[weightValue], 1);
} else {
stat.put(weightArrays[weightValue], stat.get(weightArrays[weightValue])+1);
}
}
System.out.println(stat);
}
}
class WeightRandom {
java.util.Random r = new java.util.Random();
private double weightArraySum(double [] weightArrays) {
double weightSum = 0;
for (double weightValue : weightArrays) {
weightSum += weightValue;
}
return weightSum;
}
public int getWeightRandom(double [] weightArrays) {
double weightSum = weightArraySum(weightArrays);
double stepWeightSum = 0;
for (int i = 0; i < weightArrays.length; i++) {
stepWeightSum += weightArrays[i];
if (Math.random() <= stepWeightSum/weightSum) {
//System.out.println(i);
return i;
}
}
System.out.println("出错误了");
return -1;
}
}
四、归纳总结：
俄罗斯轮盘赌就是积累概率来实现
按权重负载调度等
