获取一个有偏差的范围内的随机数答案

【问题标题】：Get a random number within a range with a bias获取一个有偏差的范围内的随机数
【发布时间】：2023-04-07 14:01:01
【问题描述】：

您好，我正在尝试一种方法来生成一个范围内的随机数其中可能需要一个偏差，这将使数字更有可能根据偏差而更高/更低。

目前我正在使用这个

 public int randIntWeightedLow(int max, int min, int rolls){

    int rValue = 100;

    for (int i = 0; i < rolls ; i++) {
        int rand = randInt(min, max);

        if (rand < rValue ){
            rValue = rand;
        }
    }

    return rValue;
}

通过给我一个范围内的数字，这可以正常工作，我添加的卷越多，数字可能会越低。但是我遇到的问题是 3 卷和 4 卷之间存在很大差异。

我很想拥有类似的东西公共无效randomIntWithBias（int min，int max，浮动偏差）{ }

如果给出负偏差会使数字更频繁地变低，并且正偏差会使数字更频繁地更高，但仍保持数字在最小值和最大值的随机范围内。

目前要生成我正在使用的随机数

 public int randInt(final int n1, final int n2) {
    if (n1 == n2) {
        return n1;
    }

    final int min = n1 > n2 ? n2 : n1;
    final int max = n1 > n2 ? n1 : n2;

    return rand.nextInt(max - min + 1) + min;
}

我是 java 和一般编码的新手，所以任何帮助都将不胜感激。

【问题讨论】：

您可以使用nextGaussian() 乘以偏差来提供结果的偏差部分。
是的，但是我会用它做什么......如果我只是将它添加到随机数中，那么如果最小值和最大值将被剔除..
好的，请提供更多细节：准确定义结果如何受偏差参数影响，并提供一些示例。例如，偏差的大小是否会提高/降低（取决于符号）结果的下限/上限？

标签： java random

【解决方案1】：

好的，这是如何完成的快速草图。

首先，我建议使用Apache commons java library，它有整数采样已经实现了不同的概率。我们需要Enumerated Integer Distribution。

第二，使分布看起来呈线性的两个参数，p0 和 delta。对于第 k 个值，相对概率为 p0 + k*delta。对于三角洲正较大的数字将更有可能，因为 delta 负较小的数字将是更有可能，delta=0 等于均匀采样。

代码（我的 Java 生锈了，请多多包涵）

import org.apache.commons.math3.distribution.EnumeratedIntegerDistribution;

public int randomIntWithBias(int min, int max, double p0, double delta){
    if (p0 < 0.0)
        throw new Exception("Negative initial probability");        
    int N = max - min + 1; // total number of items to sample

    double[] p = new double[N]; // probabilities
    int[] items = new int[N]; // items

    double sum = 0.0; // total probabilities summed
    for(int k = 0; k != N; ++k) { // fill arrays
        p[k] = p0 + k*delta;
        sum += p[k];
        items[k] = min + k;
    }

    if (delta < 0.0) { // when delta negative we could get negative probabilities
       if (p[N-1] < 0.0) // check only last probability
           throw new Exception("Negative probability");
    }

    for(int k = 0; k != N; ++k) { // Normalize probabilities
        p[k] /= sum;
    }

    EnumeratedIntegerDistribution rng = new EnumeratedIntegerDistribution(items, p);

    return rng.sample();
}

这就是这个想法的要点，代码可以（并且应该）优化和清理。

更新

当然，您可以使用二次函数来代替线性偏差函数。一般二次函数具有三个参数 - 传递它们，以类似的方式填充概率数组，归一化，采样

【讨论】：