※ 引述《zanyking (遙遠的旅人)》之銘言： : : private RangeRandom(int[] rangeArr, int off, float[] probArr) { : : offset = off; : : probabilityArray = probArr; : : setAccumulateArray(rangeArr); : : setProbArray(probArr); : 這裡的寫法很可怕，難懂，又容易錯。 : 兩個set方法互相要求對方的成員跟自己的長度要一樣，而且你是先讓： : probabilityArray = probArr;來方便你取得正確的長度 : 可是在setProbArray(probArr);卻又一定會把probArr指向另外一個值。 : 這樣寫很危險。 嗯...這裡其實, 在setProbArray的方法裡, 並不會將probArr指向另一個值 因為實作上, 是將probArr做了累積計算放到probabilityArray裡 為的是在取亂數時較為簡易快速 雖然在建構時做了assign的動作, 但在setProbArray裡, 會重新assign新的陣列, 這樣不會改動到原 probArr 而且在物件建出後, 還可以重新設定新的機率, 但是得和原範圍數量相等 例如 probArr為{0.2f,0.7f,0.1f}則在setProbArray裡 會將probabilityArray={0.2f, 0.9f, 1.0f} 本來是想將 set 的方法都private掉, 避免誤用 但想說至少 protected 的話, 還有機會被override掉, 如果不滿意的話 ^^ : : genRandom = new Random(); : : } //{END constructor} : : /** 利用 <code>range</code> 陣列所設定的各個範圍大小, 相對同個索引位置的 : : * <code>probs</code> 陣列是該位置範圍的機率. <p> : : * 舉例當呼叫 <code>createRangeRandom(new int[]{1,3,2}, 2, : : * new float[]{0.2f,0.7f,0.1f})</code>,<br> : : * 則亂數產生 2 的機率有 20%; 3, 4, 或5 的機率有 70%; 6 或 7 的機率有 10%. : 這裡非常的難懂、也非常的不好用。那個new int[]{1,3,2} : 指的是從2開始1個數、3個數、2個數吧？ : 也就是說如果我想要2,3,4,5,6,7分別有不同的機率我就要宣告： : rangs = new int[]{1,1,1,1,1,1}; : probs = new float[]{0.1f,0.1f,0.1f,0.1f,0.2f,0.3f}; 若是直接給定的話, 的確是難用的, 我的設想是在 使用者應該會去維護一個範圍array,如rArr,以及對映的機率array,如pArr 然後在要用時, 才去createRangeRandom(rArr,0,pArr) 而上面您給的例子, 可以是 int[] rangs = {4, 1, 1}; float probs = {0.4f, 0.2f, 0.3}; //其實會exception, 因為總和不為1.0f createRangeRandom(rangs, 2, probs); 真正的缺點是在於如果要用的範圍中間是有大量小範圍gap時, 例如: 要 1~20, 22~25, 27~30, 31~35, 37~38 40~42 : 這樣的使用者介面超難用。 : 因為事實上，我並不需要知道個別值佔總體的比例，我只需要知道一個純量的權重就好。 : 也就是說像這樣： : new int[]{12,123,34,1,6,77} : 至於個別比例是多少，是寫程式的人要負責算的。 : : * <p> : : * <code>probs<code> 機率陣列的機率和, 必須為 1.0f, 否則會丟出一個 : : * <code>RuntimeException</code> ... : : private int getCase() { : : int c = Arrays.binarySearch(probabilityArray, genRandom.nextFloat()); : : if( c<0 ) return -(++c); : : else return c; : : } //{END} private int getCase() : 如果是要練習Arrays.binarySearch...那不錯。 : 不過事實上：return genRandom.nextInt(probabilityArray.length); 就好了。 : 寫程式，好懂的一行文才是王道。^^ 這邊是不能用這樣的作法, 原因就在於我用的probabilityArray 實際是原機率array的累計值, 而每個範圍的機率不同, 所以取亂數時, 會依照random出來的float值, 來找出所對映的所在範圍 以上面的例子, 機率為 0.2f 0.7f 0.1f 所以probabilityArray為 0.2f 0.9f 1.0f 當取float時, 若是 0.0~0.2 , 則會再從第1個範圍去取亂數, 這才是真正會回傳的亂數 若 float值>0.2 且<=0.9f, 則在第2個範圍取亂數 同樣當值>0.9f且 <=1.0f, 則在第3個範圍取亂數 而使用Arrays.binaraySearch在於當找不到時, 回傳的值是 -(insertion point)-1, 這個在Documentation內有解釋 : : public int getRand() { : : int caseRange = getCase(); : : if( caseRange==0 ) : : return offset+genRandom.nextInt(accumulateArray[0]-offset); : : else : : return accumulateArray[caseRange-1]+genRandom.nextInt( : : accumulateArray[caseRange]-accumulateArray[caseRange-1]); : : } //{END} public int getRand() : : protected void setProbArray(float[] probArr) { : : if( probArr.length!= accumulateArray.length ) : : throw new RuntimeException("Array size doesn't match."); : : float test = 0f; : : probabilityArray = new float[probArr.length]; : : for(int i=0; i<probArr.length; i++) { : : test += probArr[i]; : : probabilityArray[i] = test; : : } : : if( test!= 1.0f ) : : throw new RuntimeException("Probability doesn't equal to 1.0."); : : } //{END} protected void setProbArray() ... : public static void main(String[] args) : { : RangeRandom rand = new RangeRandom(new int[]{1,3,2},2,new : float[]{0.2f,0.7f,0.1f}); : TreeMap<Integer,Integer> ansMap = new TreeMap<Integer,Integer>() ; : for(int i=0;i<100000;i++) : { : int test = rand.getRand(); : if(ansMap.containsKey(test)) ansMap.put(test,ansMap.get(test)+1); : else ansMap.put(test,1); : } : for(Map.Entry<Integer,Integer> ent : ansMap.entrySet()) : { : System.out.println("ans["+ent.getKey()+"]="+ent.getValue()); : } : } : //給你一個main()不然不能測。 : : } //{END class} class RangeRandom : 其實這個問題，大家原理應該都是大同小異的。 : 我是給分佈方程式class，產生機率亂數。 : 也可以給離散數列，設成權陣Array輸入，產生機率亂數。 : 道理都相同的。 感謝 <(_ _)> --

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