如何将列表分成均匀随机的块？

Question

sizes :: StdGen -> Int -> Int -> [Int]
sizes g c 0 = []
sizes g c b = a : (sizes g' (c - a) (b - 1)) where
    (a, g') = randomR (1, c - b) g   

main = do
    g <- newStdGen
    print $ sizes g 100 10

我已经把这个问题归结为生成随机数列表的问题，这些随机数总和为某个数字。

这段代码基本上可以工作，但数字似乎分布不均（例如[7,46,3,4,26,8,1,2,1,1]）。

它们往往一开始就很大，然后最终变得更小。从代码中可以看出原因。

我想要的是像[8, 6, 10, 4, 15..] 这样的数字彼此之间并没有那么不同。

Answer 1

我不太清楚你想做什么，但如果你想在最小值和最大值之间均匀分布，你可以使用randomRs：

Prelude> :m +System.Random
Prelude System.Random> g <- newStdGen
Prelude System.Random> take 10 $ randomRs (10, 100) g
[48,93,21,50,84,57,25,80,68,18]

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如果你想让这些随机数和一个特定的数字相加，你基本上可以从左边开始挑选，直到你足够接近。 inits 函数可以帮助您：

Prelude System.Random> :m +Data.List
Prelude System.Random Data.List> take 10 $ inits $ randomRs (10, 100) g
[[],[48],[48,93],[48,93,21],[48,93,21,50],[48,93,21,50,84],[48,93,21,50,84,57],
[48,93,21,50,84,57,25],[48,93,21,50,84,57,25,80],[48,93,21,50,84,57,25,80,68]]

代替take 10，您可以开始浏览此列表列表，直到找到足够接近的列表。例如，您可以计算所有这些列表的总和：

Prelude System.Random Data.List> fmap sum $ take 10 $ inits $ randomRs (10, 100) g
[0,48,141,162,212,296,353,378,458,526]

因此，如果您的目标是 500，您可以看到第九个和是 458，而第十个和太高了。换句话说，前九个数字会让您达到 458。您将如何达到 500？

一种选择是简单地说最后一个数字必须是 500 - 458 = 42，但我不确定分布是否不再是完全均匀的，因为最后一个数字是确定性的。

另一种选择是继续生成随机数，直到你有一个完美匹配的序列。

由于我不知道确切的要求，我无法建议哪种方式最好。

在上面的例子中，我用fmap sum 来说明我的观点。这样做的问题是，这样做会丢弃产生总和的数字。据我了解，您实际上想要这些数字，因此您可能需要一个更复杂的左折叠来计算总和，同时仍然记住产生它的数字。为此，您可以使用foldl 或foldl'。