Q528. 按权重随机选择

题目描述

给定一个正整数数组 w ，其中 w[i] 代表下标 i 的权重（下标从 0 开始），请写一个函数 pickIndex ，它可以随机地获取下标 i，选取下标 i 的概率与 w[i] 成正比。

例如，对于 w = [1, 3]，挑选下标 0 的概率为 1 / (1 + 3) = 0.25 （即，25%），而选取下标 1 的概率为 3 / (1 + 3) = 0.75（即，75%）。

也就是说，选取下标 i 的概率为 w[i] / sum(w) 。

class Solution {

    public Solution(int[] w) {
      
    }

    public int pickIndex() {
        
    }
}

/**
 * Your Solution object will be instantiated and called as such:
 * Solution obj = new Solution(w);
 * int param_1 = obj.pickIndex();
 */

示例一

输入：
["Solution","pickIndex"]
[[[1]],[]]
输出：
[null,0]
解释：
Solution solution = new Solution([1]);
solution.pickIndex(); // 返回 0，因为数组中只有一个元素，所以唯一的选择是返回下标 0。

示例二

输入：
["Solution","pickIndex","pickIndex","pickIndex","pickIndex","pickIndex"]
[[[1,3]],[],[],[],[],[]]
输出：
[null,1,1,1,1,0]
解释：
Solution solution = new Solution([1, 3]);
solution.pickIndex(); // 返回 1，返回下标 1，返回该下标概率为 3/4 。
solution.pickIndex(); // 返回 1
solution.pickIndex(); // 返回 1
solution.pickIndex(); // 返回 1
solution.pickIndex(); // 返回 0，返回下标 0，返回该下标概率为 1/4 。

由于这是一个随机问题，允许多个答案，因此下列输出都可以被认为是正确的:
[null,1,1,1,1,0]
[null,1,1,1,1,1]
[null,1,1,1,0,0]
[null,1,1,1,0,1]
[null,1,0,1,0,0]
......
诸若此类。

分析

按题目描述，带权随机，之前我的思路是先将数组w的和计算出来，然后新建一个double[] chance数组，chance[i] = chance[i-1]+nums[i]/sum; 但是这样在写二分法的时候处理边界不是很好写，于是我们利用前缀和，计算出preSum,然后在[0,sum]中创建一个随机数，然后使用二分法找到对应的下标（这里是右侧二分法！！）。

代码

public class Solution {
    int[] sum;

    public Solution(int[] w) {
        int n = w.length;
        sum = new int[n + 1];
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            sum[i] = sum[i - 1] + w[i - 1];
        }
    }

    public int pickIndex() {
        int n = sum.length;
        int t = (int) (Math.random() * sum[n - 1]) + 1;
        int l = 1, r = n - 1;
        while (l < r) {
            // >>为移位符，以下写法等价于 (l+r)/2
            int mid = l + r >> 1;
            if (sum[mid] >= t) {
                r = mid;
            } else {
                l = mid + 1;
            }
        }
        return r - 1;
    }
}

标签：下标,权重,int,pickIndex,Solution,solution,随机,null,Q528
来源： https://www.cnblogs.com/ruonan1997/p/15215182.html