用概率分布进行随机抽样的更好方法？ [复制]

Question

我想从数组中选择随机项目，但具有一定的概率分布。 目前我做： myarray =[5,5,5,95] 这让我有 75% 的机会获得 5 分和 25% 的机会获得 95 分。

虽然我有更多的数字，但写出所有这些数字需要太多时间，有没有更快/更好的方法来做到这一点？

Answer 1

您可以拥有一个对象数组，其中包含任何 value 和一个数字形式的 weight 属性。

// data
const samples = [
  { value: 5, weight: 75 },
  { value: 95, weight: 25 }
];

// requested method
function randomSample (samples) {
  // [0..1) * sum of weight
  let sample =
    Math.random() *
    samples.reduce((sum, { weight }) => sum + weight, 0);

  // first sample n where sum of weight for [0..n] > sample
  const { value } = samples.find(
    ({ weight }) => (sample -= weight) < 0
  );

  return value;
}

// demo
const counts = { 5: 0, 95: 0 };

Array
  // take a million random samples
  .from({ length: 1000000 }, () => randomSample(samples))
  // count each sample
  .forEach(value => { counts[value]++; });

console.log(counts);

数据不必按任何特定顺序排列，权重也不必相加为任何特定总和。

Answer 2

function weightedChoice(array, weights) {
  let s = weights.reduce((a, e) => a + e);
  let r = Math.random() * s;
  return array.find((e, i) => (r -= weights[i]) < 0);
}

let randomArray =
    Array.apply(null, Array(32)).
    map(() => weightedChoice([5, 95], [75, 25]));
console.log(JSON.stringify(randomArray));

编辑：帕特里克比我快一点，所以我会赞同他的回答，我只是补充一点，你并不绝对需要总和为 1，你可以通过找出总和来标准化权重自己一个人。

编辑编辑：如果您真的担心在需要许多具有相同权重的随机值的情况下的性能，这会做得更好（通过尽可能多地预先计算）：

class WeightedSampler {
  constructor(elements, weights) {
    this.total = 0;
    this.elements = Array.from(elements);
    this.cweights = weights.map(weight => this.total += weight);
  }
  get() {
    let random = Math.random() * this.total;
    return this.elements.find((element, index) => random < this.cweights[index]);
  }
}

const sampler = new WeightedSampler(["M", "I", " "], [3, 9, 1]);
let randomArray = Array.apply(null, Array(32)).map(() => sampler.get());
console.log(randomArray.join(""));