Rust 随机选择

根据权重/概率随机选择样本。

优势

• 对于所有权重都均匀分布的情况，具有良好的多样性（与轮盘赌选择算法相比）
• 速度极快：O(n)（轮盘赌选择算法：O(n * log n)）
• 内存使用：O(n)
• 权重的总和不必为 1.0，但不能溢出

此算法基于随机均匀抽样算法。

应用

• 进化算法：通过其适应度 fi 选择 n 个最合适的种群
• 蒙特卡洛定位：通过其权重 w 重新采样 n 个粒子

使用方法

将此添加到您的 Cargo.toml

[dependencies]
random_choice = "*"

示例

默认方式

extern crate random_choice;
use self::random_choice::random_choice;

fn main() {
    let mut samples = vec!["hi", "this", "is", "a", "test!"];
    let weights: Vec<f64> = vec![5.6, 7.8, 9.7, 1.1, 2.0];

    let number_choices = 100;
    let choices = random_choice().random_choice_f64(&samples, &weights, number_choices);

    for choice in choices {
        print!("{}, ", choice);
    }
}

使用自定义种子

extern crate rand;
extern crate random_choice;
use random_choice::RandomChoice;
use rand::SeedableRng;

fn main() {
    let mut samples = vec!["hi", "this", "is", "a", "test!"];
    let weights: Vec<f64> = vec![5.6, 7.8, 9.7, 1.1, 2.0];

    let rng = rand::StdRng::from_seed(&[5000, 44, 55, 199]);

    let mut random_choice = RandomChoice::new(rng);
    let number_choices = 100;
    let choices = random_choice.random_choice_f64(&mut samples, &weights, number_choices);

    for choice in choices {
        print!("{}, ", choice);
    }
}