問題：

例如我們要選從不同省份選取一個號碼，每個省份的權重不一樣，直接選隨機數肯定是不行的了，就需要一個模型來解決這個問題。

簡化成下面的問題：

 字典的key代表是省份，value代表的是權重，我們現在需要一個函式，每次基於權重選擇一個省份出來

{"A":2, "B":2, "C":4, "D":10, "E": 20}

解決：

這是能想到和能看到的最多的版本，不知道還沒有更高效好用的演算法。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
#python2.7x
#random_weight.py 
#author: [email protected]
 
 2014-10-11

'''
每個元素都有權重，然後根據權重隨機取值

輸入 {"A":2, "B":2, "C":4, "D":10, "E": 20}
輸出一個值
'''
import random
import collections as coll

data = {"A":2, "B":2, "C":4, "D":6, "E": 11}

#第一種 根據元素權重值 "A"*2 ..等，把每個元素取權重個元素放到一個數組中，然後最陣列下標取隨機數得到權重
def list_method():
    all_data = []
    for v, w in data.items():
        temp = []
        for i in range(w):
            temp.append(v)
        all_data.extend(temp)
        
    n = random.randint(0,len(all_data)-1)
    return all_data[n]
    
#第二種 也是要計算出權重總和，取出一個隨機數，遍歷所有元素，把權重相加sum，當sum大於等於隨機數字的時候停止，取出當前的元組
def iter_method():
    total = sum(data.values())
    rad = random.randint(1,total)
    
    cur_total = 0
    res = ""
    for k, v in data.items():
        cur_total += v
        if rad<= cur_total:
            res = k 
            break
    return res
    
    
def test(method):
    dict_num = coll.defaultdict(int)
    for i in range(100):
        dict_num[eval(method)] += 1
    for i,j in dict_num.items():
        print i, j    
    
if __name__ == "__main__":
    test("list_method()")
    print "-"*50
    test("iter_method()")
    
 

一次執行的結果

A 4
C 14
B 7
E 44
D 31
--------------------------------------------------
A 8
C 16
B 6
E 43
D 27

思路：

思路都很原始可以參考下面的連線，還有別的好方法一起交流！！

參考：