Weightedrand：Go 權重隨機選擇

weightedrand (github.com/mroth/weightedrand) 是一個 Go 語言實現的權重隨機選擇庫，可以從一個元素列表中以不同的概率選擇一個元素，也就是所謂的加權隨機選擇（weighted random selection）。

你可以爲每個元素設置 “權重”（可以理解爲概率的相對值），然後根據這些權重進行隨機選擇。

安裝

go get github.com/mroth/weightedrand/v2

示例

 // rand.Seed(time.Now().UnixNano()) 從 1.20 開始不需要設置
 chooser, _ := weightedrand.NewChooser(
  weightedrand.NewChoice("A", 10),
  weightedrand.NewChoice("B", 20),
  weightedrand.NewChoice("C", 70),
 )

 for range 10 { // 執行10次
  result := chooser.Pick()
  fmt.Println(result)
 }

性能表現

這個庫與 github.com/jmcvetta/randutil 相比：

• randutil 更適合只執行一次選擇的場景。

• weightedrand 更適合反覆從同一個集合中選擇的場景。

因爲 weightedrand 會在初始化時構建一個排序好的緩存結構，並使用二分查找來提升查詢速度，尤其在處理大數據集時優勢明顯。

算法原理

該算法的核心思想是：

• 計算累積權重：將每個元素的權重累加，形成一個累積權重列表。例如，給定權重列表 [2, 3, 5]，累積權重爲 [2, 5, 10]。

• 生成隨機數：生成一個介於 0 和總權重之和之間的隨機數。例如，生成一個在 [0, 10) 範圍內的隨機數。

• 查找對應區間：在累積權重列表中找到第一個大於該隨機數的值，其對應的索引即爲選中的元素。

這種方法確保了每個元素被選中的概率與其權重成正比。

想深入瞭解背後的算法原理，可以參考這篇博客：Python 中的加權隨機生成（https://eli.thegreenplace.net/2010/01/22/weighted-random-generation-in-python/）。

References
https://github.com/mroth/weightedrand

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來源：https://mp.weixin.qq.com/s/ak9wTCha-2vvR4f_VUp4Xg