ฉันต้องการอัลกอริทึมด่วนเพื่อเลือก 5 องค์ประกอบแบบสุ่มจากรายการทั่วไป ตัวอย่างเช่นผมต้องการที่จะได้รับ 5 List<string>
องค์ประกอบสุ่มจาก
ฉันต้องการอัลกอริทึมด่วนเพื่อเลือก 5 องค์ประกอบแบบสุ่มจากรายการทั่วไป ตัวอย่างเช่นผมต้องการที่จะได้รับ 5 List<string>
องค์ประกอบสุ่มจาก
คำตอบ:
วนซ้ำไปมาและสำหรับแต่ละองค์ประกอบทำให้ความน่าจะเป็นของการเลือก = (จำนวนที่ต้องการ) / (จำนวนที่เหลือ)
ดังนั้นหากคุณมี 40 รายการสิ่งแรกจะมีโอกาสเลือก 5/40 ถ้าเป็นเช่นนั้นถัดไปจะมีโอกาส 4/39 มิฉะนั้นจะมีโอกาส 5/39 เมื่อถึงจุดสิ้นสุดคุณจะมี 5 รายการและบ่อยครั้งที่คุณจะมีทั้งหมดก่อนหน้านั้น
ใช้ linq:
YourList.OrderBy(x => rnd.Next()).Take(5)
YourList
มีรายการมากมาย แต่คุณต้องการเลือกเพียงไม่กี่อย่าง ในกรณีนี้มันไม่ได้เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการทำมัน
public static List<T> GetRandomElements<T>(this IEnumerable<T> list, int elementsCount)
{
return list.OrderBy(arg => Guid.NewGuid()).Take(elementsCount).ToList();
}
นี่เป็นปัญหาที่ยากกว่าที่คิดไว้ส่วนใหญ่เป็นเพราะโซลูชั่นที่ถูกต้องทางคณิตศาสตร์จำนวนมากจะล้มเหลวที่จะอนุญาตให้คุณเข้าถึงความเป็นไปได้ทั้งหมด (เพิ่มเติมด้านล่าง)
อันดับแรกนี่คือตัวสร้างตัวเลขที่ใช้งานง่ายและถูกต้องหากคุณมีจำนวนสุ่มอย่างแท้จริง:
(0) คำตอบของ Kyle ซึ่งก็คือ O (n)
(1) สร้างรายการคู่ n [(0, แรนด์), (1, แรนด์), (2, แรนด์), ... ], จัดเรียงพวกเขาตามพิกัดที่สองและใช้ k แรก (สำหรับคุณ, k = 5) ดัชนีเพื่อรับเซ็ตย่อยแบบสุ่มของคุณ ฉันคิดว่านี่เป็นเรื่องง่ายที่จะใช้งานแม้ว่ามันจะเป็นเวลา O (n log n)
(2) เริ่มรายการว่าง s = [] ที่จะเติบโตเป็นดัชนีขององค์ประกอบสุ่ม k เลือกตัวเลข r ใน {0, 1, 2, ... , n-1} โดยการสุ่ม, r = rand% n และเพิ่มลงใน s ถัดไปใช้ r = rand% (n-1) และติดใน s; เพิ่มไปยังองค์ประกอบ # น้อยกว่าในเพื่อหลีกเลี่ยงการชน ถัดไปรับ r = rand% (n-2) และทำสิ่งเดียวกัน ฯลฯ จนกว่าคุณจะมีองค์ประกอบที่แตกต่างใน k กรณีนี้มีเวลาทำงานที่เลวร้ายที่สุด O (k ^ 2) ดังนั้นสำหรับ k << n นี่อาจเร็วกว่า หากคุณเรียงลำดับและติดตามช่วงเวลาที่ต่อเนื่องกันคุณสามารถนำไปใช้ใน O (k log k) แต่ทำงานได้มากกว่า
@Kyle - ถูกต้องในความคิดที่สองฉันเห็นด้วยกับคำตอบของคุณ ตอนแรกฉันอ่านมันอย่างเร่งรีบและคิดผิดพลาดว่าคุณกำลังเลือกให้แต่ละองค์ประกอบมีความเป็นไปได้คงที่ k / n ซึ่งอาจผิด - แต่วิธีการปรับตัวของคุณนั้นถูกต้องสำหรับฉัน ขอโทษด้วยกับเรื่องนั้น.
ตกลงและตอนนี้สำหรับนักเตะ: asymptotically (สำหรับการแก้ไข k, การเติบโต n), มี n ^ k / k! ตัวเลือกขององค์ประกอบย่อย k จากองค์ประกอบ n [นี่คือการประมาณของ (n เลือก k)] ถ้า n มีขนาดใหญ่และ k ไม่เล็กมากตัวเลขเหล่านี้ก็ใหญ่ ความยาวของรอบที่ดีที่สุดที่คุณสามารถหวังได้จากตัวสร้างตัวเลขสุ่ม 32 บิตมาตรฐานใด ๆ คือ 2 ^ 32 = 256 ^ 4 ดังนั้นถ้าเรามีรายการ 1,000 รายการและเราต้องการเลือก 5 แบบสุ่มไม่มีวิธีที่ตัวสร้างตัวเลขสุ่มแบบมาตรฐานจะเข้าถึงความเป็นไปได้ทั้งหมด อย่างไรก็ตามตราบใดที่คุณโอเคกับตัวเลือกที่ใช้งานได้ดีกับชุดเล็ก ๆ และสุ่ม "ดู" เสมออัลกอริธึมเหล่านี้ก็ควรจะโอเค
ภาคผนวก : หลังจากเขียนสิ่งนี้ฉันรู้ว่ามันยากที่จะใช้ความคิด (2) อย่างถูกต้องดังนั้นฉันจึงต้องการชี้แจงคำตอบนี้ ในการรับเวลา O (k log k) คุณต้องมีโครงสร้างคล้ายอาร์เรย์ที่รองรับการค้นหาและแทรก O (log m) - ต้นไม้ไบนารีที่สมดุลสามารถทำได้ ใช้โครงสร้างดังกล่าวเพื่อสร้างอาร์เรย์ที่เรียกว่า s นี่คือบางส่วนปลอม:
# Returns a container s with k distinct random numbers from {0, 1, ..., n-1}
def ChooseRandomSubset(n, k):
for i in range(k):
r = UniformRandom(0, n-i) # May be 0, must be < n-i
q = s.FirstIndexSuchThat( s[q] - q > r ) # This is the search.
s.InsertInOrder(q ? r + q : r + len(s)) # Inserts right before q.
return s
ฉันขอแนะนำให้ใช้ตัวอย่างเล็ก ๆ น้อย ๆ เพื่อดูว่าการดำเนินการอย่างมีประสิทธิภาพใช้คำอธิบายภาษาอังกฤษข้างต้นได้อย่างไร
ฉันคิดว่าคำตอบที่เลือกนั้นถูกต้องและน่ารักดี ฉันใช้มันแตกต่างกันแม้ว่าฉันต้องการผลลัพธ์แบบสุ่ม
static IEnumerable<SomeType> PickSomeInRandomOrder<SomeType>(
IEnumerable<SomeType> someTypes,
int maxCount)
{
Random random = new Random(DateTime.Now.Millisecond);
Dictionary<double, SomeType> randomSortTable = new Dictionary<double,SomeType>();
foreach(SomeType someType in someTypes)
randomSortTable[random.NextDouble()] = someType;
return randomSortTable.OrderBy(KVP => KVP.Key).Take(maxCount).Select(KVP => KVP.Value);
}
ฉันเพิ่งพบปัญหานี้และการค้นหา google อีกหลายข้อทำให้ฉันมีปัญหาในการสุ่มเลือกรายการ: http://en.wikipedia.org/wiki/Fisher-Yates_shuffle
หากต้องการสุ่มเลือกรายการของคุณแบบสุ่มคุณจะทำดังนี้
ในการสลับอาเรย์ขององค์ประกอบ n รายการ (ดัชนี 0..n-1):
for i from n − 1 downto 1 do
j ← random integer with 0 ≤ j ≤ i
exchange a[j] and a[i]
หากคุณต้องการเพียง 5 องค์ประกอบแรกแทนที่จะใช้ i ตั้งแต่ n-1 ถึง 1 คุณจะต้องเรียกใช้ไปยัง n-5 เท่านั้น (เช่น: n-5)
ให้บอกว่าคุณต้องการรายการ k
สิ่งนี้กลายเป็น:
for (i = n − 1; i >= n-k; i--)
{
j = random integer with 0 ≤ j ≤ i
exchange a[j] and a[i]
}
แต่ละรายการที่เลือกจะถูกสลับไปยังส่วนท้ายของอาร์เรย์ดังนั้นองค์ประกอบ k ที่เลือกจึงเป็นองค์ประกอบ k สุดท้ายของอาร์เรย์
ขั้นตอนนี้ใช้เวลา O (k) โดยที่ k คือจำนวนองค์ประกอบที่เลือกแบบสุ่มที่คุณต้องการ
นอกจากนี้หากคุณไม่ต้องการแก้ไขรายการเริ่มต้นของคุณคุณสามารถเขียน swaps ทั้งหมดของคุณในรายการชั่วคราวย้อนกลับรายการนั้นและนำไปใช้อีกครั้งดังนั้นดำเนินการชุดของการแลกเปลี่ยนและกลับรายการแรกของคุณโดยไม่เปลี่ยน เวลาทำงาน O (k)
สุดท้ายสำหรับ stickler จริงถ้า (n == k) คุณควรหยุดที่ 1 ไม่ใช่ nk เนื่องจากจำนวนเต็มที่เลือกแบบสุ่มจะเป็น 0 เสมอ
คุณสามารถใช้สิ่งนี้ แต่การสั่งซื้อจะเกิดขึ้นในฝั่งไคลเอ็นต์
.AsEnumerable().OrderBy(n => Guid.NewGuid()).Take(5);
จากDragons ในอัลกอริทึมการตีความใน C #:
int k = 10; // items to select
var items = new List<int>(new[] { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 });
var selected = new List<int>();
double needed = k;
double available = items.Count;
var rand = new Random();
while (selected.Count < k) {
if( rand.NextDouble() < needed / available ) {
selected.Add(items[(int)available-1])
needed--;
}
available--;
}
อัลกอริทึมนี้จะเลือกตัวบ่งชี้ที่ไม่ซ้ำกันของรายการรายการ
var
ผลลัพธ์ในneeded
และavailable
ทั้งคู่เป็นจำนวนเต็มซึ่งทำให้needed/available
0 เสมอ
การเลือก N รายการสุ่มจากกลุ่มไม่ควรทำอะไรกับการสั่งซื้อ ! การสุ่มเป็นเรื่องเกี่ยวกับการคาดเดาไม่ได้และไม่เกี่ยวกับการสับตำแหน่งในกลุ่ม คำตอบทั้งหมดที่จัดการกับการสั่งซื้อ kinda ถูกผูกไว้ที่จะมีประสิทธิภาพน้อยกว่าคำตอบที่ไม่ เนื่องจากประสิทธิภาพเป็นกุญแจสำคัญที่นี่ฉันจะโพสต์สิ่งที่ไม่เปลี่ยนลำดับของรายการมากเกินไป
1) หากคุณต้องการค่าสุ่มที่แท้จริงซึ่งหมายความว่าไม่มีข้อ จำกัด เกี่ยวกับองค์ประกอบที่จะเลือก (เช่นเมื่อเลือกรายการที่เลือกแล้ว):
public static List<T> GetTrueRandom<T>(this IList<T> source, int count,
bool throwArgumentOutOfRangeException = true)
{
if (throwArgumentOutOfRangeException && count > source.Count)
throw new ArgumentOutOfRangeException();
var randoms = new List<T>(count);
randoms.AddRandomly(source, count);
return randoms;
}
หากคุณปิดการตั้งค่าสถานะการยกเว้นคุณสามารถเลือกรายการสุ่มจำนวนเท่าใดก็ได้
หากคุณมี {1, 2, 3, 4} ก็สามารถให้ {1, 4, 4}, {1, 4, 3} ฯลฯ สำหรับ 3 รายการหรือแม้แต่ {1, 4, 3, 2, 4} สำหรับ 5 รายการ!
นี่ควรจะค่อนข้างเร็วเพราะไม่มีอะไรให้ตรวจ
2) หากคุณต้องการสมาชิกรายบุคคลจากกลุ่มที่ไม่มีการซ้ำซ้อนฉันจะต้องใช้พจนานุกรม
public static List<T> GetDistinctRandom<T>(this IList<T> source, int count)
{
if (count > source.Count)
throw new ArgumentOutOfRangeException();
if (count == source.Count)
return new List<T>(source);
var sourceDict = source.ToIndexedDictionary();
if (count > source.Count / 2)
{
while (sourceDict.Count > count)
sourceDict.Remove(source.GetRandomIndex());
return sourceDict.Select(kvp => kvp.Value).ToList();
}
var randomDict = new Dictionary<int, T>(count);
while (randomDict.Count < count)
{
int key = source.GetRandomIndex();
if (!randomDict.ContainsKey(key))
randomDict.Add(key, sourceDict[key]);
}
return randomDict.Select(kvp => kvp.Value).ToList();
}
รหัสนี้มีความยาวกว่าพจนานุกรมเล็กน้อยที่นี่เพราะฉันไม่เพียง แต่เพิ่มเท่านั้น แต่ยังลบออกจากรายการด้วยดังนั้นจึงเป็นสองลูป คุณสามารถดูที่นี่ที่ฉันไม่ได้จัดลำดับสิ่งที่ทุกเมื่อจะเท่ากับcount
source.Count
นั่นเป็นเพราะผมเชื่อว่าการสุ่มควรจะอยู่ในชุดกลับเป็นทั้ง ผมหมายถึงถ้าคุณต้องการที่5รายการที่สุ่มจาก1, 2, 3, 4, 5
มันไม่ควรว่าถ้ามัน1, 3, 4, 2, 5
หรือ1, 2, 3, 4, 5
แต่ถ้าคุณต้องการ4รายการจากชุดเดียวกันแล้วมันควรจะไม่สามารถคาดการณ์ผลผลิตใน1, 2, 3, 4
, 1, 3, 5, 2
,2, 3, 5, 4
ฯลฯ ประการที่สองเมื่อนับของรายการแบบสุ่มที่จะ คืนเป็นมากกว่าครึ่งหนึ่งของกลุ่มดั้งเดิมจากนั้นจึงง่ายต่อการลบsource.Count - count
รายการจากกลุ่มมากกว่าการเพิ่มcount
รายการ สำหรับเหตุผลด้านประสิทธิภาพฉันใช้source
แทนsourceDict
เพื่อรับดัชนีแบบสุ่มในวิธีการลบ
ดังนั้นหากคุณมี {1, 2, 3, 4} สิ่งนี้อาจสิ้นสุดใน {1, 2, 3}, {3, 4, 1} ฯลฯ สำหรับ 3 รายการ
3) หากคุณต้องการค่าสุ่มที่แตกต่างอย่างแท้จริงจากกลุ่มของคุณโดยคำนึงถึงรายการที่ซ้ำกันในกลุ่มดั้งเดิมคุณอาจใช้วิธีเดียวกันกับข้างต้น แต่ a HashSet
จะเบากว่าพจนานุกรม
public static List<T> GetTrueDistinctRandom<T>(this IList<T> source, int count,
bool throwArgumentOutOfRangeException = true)
{
if (count > source.Count)
throw new ArgumentOutOfRangeException();
var set = new HashSet<T>(source);
if (throwArgumentOutOfRangeException && count > set.Count)
throw new ArgumentOutOfRangeException();
List<T> list = hash.ToList();
if (count >= set.Count)
return list;
if (count > set.Count / 2)
{
while (set.Count > count)
set.Remove(list.GetRandom());
return set.ToList();
}
var randoms = new HashSet<T>();
randoms.AddRandomly(list, count);
return randoms.ToList();
}
randoms
ตัวแปรทำHashSet
เพื่อหลีกเลี่ยงการซ้ำกันที่เพิ่มเข้ามาในที่หาได้ยากในกรณีที่หายากที่Random.Next
สามารถให้ผลผลิตมูลค่าเท่ากันโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีการป้อนข้อมูลรายการที่มีขนาดเล็ก
ดังนั้น {1, 2, 2, 4} => 3 รายการสุ่ม => {1, 2, 4} และไม่เคย {1, 2, 2}
{1, 2, 2, 4} => 4 รายการสุ่ม => ข้อยกเว้น !! หรือ {1, 2, 4} ขึ้นอยู่กับชุดธง
วิธีการขยายที่ฉันใช้:
static Random rnd = new Random();
public static int GetRandomIndex<T>(this ICollection<T> source)
{
return rnd.Next(source.Count);
}
public static T GetRandom<T>(this IList<T> source)
{
return source[source.GetRandomIndex()];
}
static void AddRandomly<T>(this ICollection<T> toCol, IList<T> fromList, int count)
{
while (toCol.Count < count)
toCol.Add(fromList.GetRandom());
}
public static Dictionary<int, T> ToIndexedDictionary<T>(this IEnumerable<T> lst)
{
return lst.ToIndexedDictionary(t => t);
}
public static Dictionary<int, T> ToIndexedDictionary<S, T>(this IEnumerable<S> lst,
Func<S, T> valueSelector)
{
int index = -1;
return lst.ToDictionary(t => ++index, valueSelector);
}
หากทุกอย่างเกี่ยวกับประสิทธิภาพการทำงานกับหมื่นรายการในรายการจะต้องทำซ้ำ 10,000 ครั้งแล้วคุณอาจต้องการคลาสสุ่มเร็วกว่าSystem.Random
แต่ฉันไม่คิดว่ามันเป็นเรื่องใหญ่พิจารณาหลังส่วนใหญ่อาจไม่เคย คอขวดมันค่อนข้างเร็วพอ ..
แก้ไข:หากคุณต้องการจัดเรียงลำดับของรายการที่ส่งคืนอีกครั้งก็ไม่มีอะไรที่สามารถเอาชนะวิธี Fisher-Yates ของ dhakim - สั้นหวานและเรียบง่าย ..
คิดเกี่ยวกับความคิดเห็นโดย @JohnShedletsky เกี่ยวกับคำตอบที่ยอมรับเกี่ยวกับ (การถอดความ):
คุณควรจะทำสิ่งนี้ใน O (subset.Length) มากกว่า O (originalList.Length)
โดยพื้นฐานแล้วคุณควรจะสามารถสร้าง subset
ดัชนีแบบสุ่มแล้วถอนออกจากรายการเดิม
public static class EnumerableExtensions {
public static Random randomizer = new Random(); // you'd ideally be able to replace this with whatever makes you comfortable
public static IEnumerable<T> GetRandom<T>(this IEnumerable<T> list, int numItems) {
return (list as T[] ?? list.ToArray()).GetRandom(numItems);
// because ReSharper whined about duplicate enumeration...
/*
items.Add(list.ElementAt(randomizer.Next(list.Count()))) ) numItems--;
*/
}
// just because the parentheses were getting confusing
public static IEnumerable<T> GetRandom<T>(this T[] list, int numItems) {
var items = new HashSet<T>(); // don't want to add the same item twice; otherwise use a list
while (numItems > 0 )
// if we successfully added it, move on
if( items.Add(list[randomizer.Next(list.Length)]) ) numItems--;
return items;
}
// and because it's really fun; note -- you may get repetition
public static IEnumerable<T> PluckRandomly<T>(this IEnumerable<T> list) {
while( true )
yield return list.ElementAt(randomizer.Next(list.Count()));
}
}
หากคุณต้องการที่จะมีประสิทธิภาพมากขึ้นคุณอาจจะใช้HashSet
ของดัชนีไม่องค์ประกอบของรายการที่เกิดขึ้นจริง (ในกรณีที่คุณมีประเภทที่ซับซ้อนหรือการเปรียบเทียบราคาแพง);
และเพื่อให้แน่ใจว่าเราไม่มีการชนใด ๆ ฯลฯ
[TestClass]
public class RandomizingTests : UnitTestBase {
[TestMethod]
public void GetRandomFromList() {
this.testGetRandomFromList((list, num) => list.GetRandom(num));
}
[TestMethod]
public void PluckRandomly() {
this.testGetRandomFromList((list, num) => list.PluckRandomly().Take(num), requireDistinct:false);
}
private void testGetRandomFromList(Func<IEnumerable<int>, int, IEnumerable<int>> methodToGetRandomItems, int numToTake = 10, int repetitions = 100000, bool requireDistinct = true) {
var items = Enumerable.Range(0, 100);
IEnumerable<int> randomItems = null;
while( repetitions-- > 0 ) {
randomItems = methodToGetRandomItems(items, numToTake);
Assert.AreEqual(numToTake, randomItems.Count(),
"Did not get expected number of items {0}; failed at {1} repetition--", numToTake, repetitions);
if(requireDistinct) Assert.AreEqual(numToTake, randomItems.Distinct().Count(),
"Collisions (non-unique values) found, failed at {0} repetition--", repetitions);
Assert.IsTrue(randomItems.All(o => items.Contains(o)),
"Some unknown values found; failed at {0} repetition--", repetitions);
}
}
}
ฉันรวมคำตอบข้างต้นหลายข้อเพื่อสร้างวิธีส่วนขยายที่ประเมินโดย Lazily การทดสอบของฉันแสดงให้เห็นว่าวิธีการของ Kyle (คำสั่งซื้อ (N)) ช้ากว่าการใช้ชุดของ drzaus เพื่อเสนอดัชนีแบบสุ่มให้เลือก (คำสั่งซื้อ (K)) อดีตจะทำการโทรไปยังเครื่องกำเนิดตัวเลขแบบสุ่มจำนวนมากรวมทั้งจะทำซ้ำมากกว่ารายการ
เป้าหมายของการดำเนินการของฉันคือ:
1) อย่ารับรู้รายการทั้งหมดหากกำหนด IEnumerable ที่ไม่ใช่ IList หากฉันได้รับลำดับของ zillion รายการฉันไม่ต้องการหน่วยความจำไม่เพียงพอ ใช้แนวทางของ Kyle สำหรับการแก้ปัญหาออนไลน์
2) ถ้าฉันสามารถบอกได้ว่ามันเป็น IList ให้ใช้วิธีการของ drzaus โดยบิด หาก K มากกว่าครึ่งหนึ่งของ N ฉันเสี่ยงที่จะ thrashing เพราะฉันเลือกดัชนีสุ่มจำนวนมากซ้ำแล้วซ้ำอีกและต้องข้ามไป ดังนั้นฉันจึงเขียนรายการดัชนีที่จะไม่เก็บไว้
3) ฉันรับประกันว่ารายการจะถูกส่งกลับในลำดับเดียวกันกับที่พวกเขาพบ อัลกอริทึมของ Kyle ไม่จำเป็นต้องทำการเปลี่ยนแปลงใด ๆ อัลกอริทึมของ drzaus ต้องการให้ฉันไม่ปล่อยไอเท็มตามลำดับที่เลือกดัชนีแบบสุ่ม ฉันรวบรวมดัชนีทั้งหมดลงใน SortedSet แล้วปล่อยรายการตามลำดับดัชนีเรียง
4) ถ้า K มีขนาดใหญ่เมื่อเทียบกับ N และฉันกลับความรู้สึกของชุดแล้วฉันจะระบุรายการทั้งหมดและทดสอบว่าดัชนีไม่ได้อยู่ในชุด ซึ่งหมายความว่าฉันเสียเวลารันคำสั่งซื้อ (K) แต่เนื่องจาก K ใกล้เคียงกับ N ในกรณีเหล่านี้ฉันจึงไม่สูญเสียมากนัก
นี่คือรหัส:
/// <summary>
/// Takes k elements from the next n elements at random, preserving their order.
///
/// If there are fewer than n elements in items, this may return fewer than k elements.
/// </summary>
/// <typeparam name="TElem">Type of element in the items collection.</typeparam>
/// <param name="items">Items to be randomly selected.</param>
/// <param name="k">Number of items to pick.</param>
/// <param name="n">Total number of items to choose from.
/// If the items collection contains more than this number, the extra members will be skipped.
/// If the items collection contains fewer than this number, it is possible that fewer than k items will be returned.</param>
/// <returns>Enumerable over the retained items.
///
/// See http://stackoverflow.com/questions/48087/select-a-random-n-elements-from-listt-in-c-sharp for the commentary.
/// </returns>
public static IEnumerable<TElem> TakeRandom<TElem>(this IEnumerable<TElem> items, int k, int n)
{
var r = new FastRandom();
var itemsList = items as IList<TElem>;
if (k >= n || (itemsList != null && k >= itemsList.Count))
foreach (var item in items) yield return item;
else
{
// If we have a list, we can infer more information and choose a better algorithm.
// When using an IList, this is about 7 times faster (on one benchmark)!
if (itemsList != null && k < n/2)
{
// Since we have a List, we can use an algorithm suitable for Lists.
// If there are fewer than n elements, reduce n.
n = Math.Min(n, itemsList.Count);
// This algorithm picks K index-values randomly and directly chooses those items to be selected.
// If k is more than half of n, then we will spend a fair amount of time thrashing, picking
// indices that we have already picked and having to try again.
var invertSet = k >= n/2;
var positions = invertSet ? (ISet<int>) new HashSet<int>() : (ISet<int>) new SortedSet<int>();
var numbersNeeded = invertSet ? n - k : k;
while (numbersNeeded > 0)
if (positions.Add(r.Next(0, n))) numbersNeeded--;
if (invertSet)
{
// positions contains all the indices of elements to Skip.
for (var itemIndex = 0; itemIndex < n; itemIndex++)
{
if (!positions.Contains(itemIndex))
yield return itemsList[itemIndex];
}
}
else
{
// positions contains all the indices of elements to Take.
foreach (var itemIndex in positions)
yield return itemsList[itemIndex];
}
}
else
{
// Since we do not have a list, we will use an online algorithm.
// This permits is to skip the rest as soon as we have enough items.
var found = 0;
var scanned = 0;
foreach (var item in items)
{
var rand = r.Next(0,n-scanned);
if (rand < k - found)
{
yield return item;
found++;
}
scanned++;
if (found >= k || scanned >= n)
break;
}
}
}
}
ฉันใช้ตัวสร้างตัวเลขสุ่มแบบพิเศษ แต่คุณสามารถใช้การสุ่มของ C # ถ้าคุณต้องการ ( FastRandom)เขียนโดย Colin Green และเป็นส่วนหนึ่งของ SharpNEAT มันมีช่วงเวลา 2 ^ 128-1 ซึ่งดีกว่า RNG หลายตัว)
นี่คือการทดสอบหน่วย:
[TestClass]
public class TakeRandomTests
{
/// <summary>
/// Ensure that when randomly choosing items from an array, all items are chosen with roughly equal probability.
/// </summary>
[TestMethod]
public void TakeRandom_Array_Uniformity()
{
const int numTrials = 2000000;
const int expectedCount = numTrials/20;
var timesChosen = new int[100];
var century = new int[100];
for (var i = 0; i < century.Length; i++)
century[i] = i;
for (var trial = 0; trial < numTrials; trial++)
{
foreach (var i in century.TakeRandom(5, 100))
timesChosen[i]++;
}
var avg = timesChosen.Average();
var max = timesChosen.Max();
var min = timesChosen.Min();
var allowedDifference = expectedCount/100;
AssertBetween(avg, expectedCount - 2, expectedCount + 2, "Average");
//AssertBetween(min, expectedCount - allowedDifference, expectedCount, "Min");
//AssertBetween(max, expectedCount, expectedCount + allowedDifference, "Max");
var countInRange = timesChosen.Count(i => i >= expectedCount - allowedDifference && i <= expectedCount + allowedDifference);
Assert.IsTrue(countInRange >= 90, String.Format("Not enough were in range: {0}", countInRange));
}
/// <summary>
/// Ensure that when randomly choosing items from an IEnumerable that is not an IList,
/// all items are chosen with roughly equal probability.
/// </summary>
[TestMethod]
public void TakeRandom_IEnumerable_Uniformity()
{
const int numTrials = 2000000;
const int expectedCount = numTrials / 20;
var timesChosen = new int[100];
for (var trial = 0; trial < numTrials; trial++)
{
foreach (var i in Range(0,100).TakeRandom(5, 100))
timesChosen[i]++;
}
var avg = timesChosen.Average();
var max = timesChosen.Max();
var min = timesChosen.Min();
var allowedDifference = expectedCount / 100;
var countInRange =
timesChosen.Count(i => i >= expectedCount - allowedDifference && i <= expectedCount + allowedDifference);
Assert.IsTrue(countInRange >= 90, String.Format("Not enough were in range: {0}", countInRange));
}
private IEnumerable<int> Range(int low, int count)
{
for (var i = low; i < low + count; i++)
yield return i;
}
private static void AssertBetween(int x, int low, int high, String message)
{
Assert.IsTrue(x > low, String.Format("Value {0} is less than lower limit of {1}. {2}", x, low, message));
Assert.IsTrue(x < high, String.Format("Value {0} is more than upper limit of {1}. {2}", x, high, message));
}
private static void AssertBetween(double x, double low, double high, String message)
{
Assert.IsTrue(x > low, String.Format("Value {0} is less than lower limit of {1}. {2}", x, low, message));
Assert.IsTrue(x < high, String.Format("Value {0} is more than upper limit of {1}. {2}", x, high, message));
}
}
if (itemsList != null && k < n/2)
หมายว่าอะไรอยู่ข้างในif
invertSet
เสมอfalse
ซึ่งหมายความว่าไม่เคยใช้ตรรกะ
การขยายจากคำตอบของ @ ers หากมีใครกังวลเกี่ยวกับการใช้งาน OrderBy ที่แตกต่างกันที่เป็นไปได้สิ่งนี้ควรปลอดภัย:
// Instead of this
YourList.OrderBy(x => rnd.Next()).Take(5)
// Temporarily transform
YourList
.Select(v => new {v, i = rnd.Next()}) // Associate a random index to each entry
.OrderBy(x => x.i).Take(5) // Sort by (at this point fixed) random index
.Select(x => x.v); // Go back to enumerable of entry
นี่คือสิ่งที่ดีที่สุดที่ฉันสามารถทำได้ในการตัดครั้งแรก:
public List<String> getRandomItemsFromList(int returnCount, List<String> list)
{
List<String> returnList = new List<String>();
Dictionary<int, int> randoms = new Dictionary<int, int>();
while (randoms.Count != returnCount)
{
//generate new random between one and total list count
int randomInt = new Random().Next(list.Count);
// store this in dictionary to ensure uniqueness
try
{
randoms.Add(randomInt, randomInt);
}
catch (ArgumentException aex)
{
Console.Write(aex.Message);
} //we can assume this element exists in the dictonary already
//check for randoms length and then iterate through the original list
//adding items we select via random to the return list
if (randoms.Count == returnCount)
{
foreach (int key in randoms.Keys)
returnList.Add(list[randoms[key]]);
break; //break out of _while_ loop
}
}
return returnList;
}
การใช้รายการ randoms ในช่วง 1 - จำนวนรายการทั้งหมดจากนั้นเพียงดึงรายการเหล่านั้นในรายการดูเหมือนจะเป็นวิธีที่ดีที่สุด แต่การใช้พจนานุกรมเพื่อให้แน่ใจว่ามีเอกลักษณ์เป็นสิ่งที่ฉันยังครุ่นคิดอยู่
ยังทราบว่าฉันใช้รายการสตริงแทนที่ตามต้องการ
วิธีแก้ปัญหาแบบง่าย ๆ ที่ฉันใช้ (อาจไม่ดีสำหรับรายการขนาดใหญ่): คัดลอกรายการลงในรายการชั่วคราวจากนั้นให้สุ่มเลือก Item จากรายการ temp และวางไว้ในรายการไอเท็มที่เลือกขณะที่นำออกจากรายการ temp (ดังนั้นจึงไม่สามารถ reselected)
ตัวอย่าง:
List<Object> temp = OriginalList.ToList();
List<Object> selectedItems = new List<Object>();
Random rnd = new Random();
Object o;
int i = 0;
while (i < NumberOfSelectedItems)
{
o = temp[rnd.Next(temp.Count)];
selectedItems.Add(o);
temp.Remove(o);
i++;
}
ที่นี่คุณมีการนำไปใช้งานอย่างหนึ่งโดยอ้างอิงจากFisher-Yates Shuffleซึ่งความซับซ้อนของอัลกอริทึมคือ O (n) โดยที่ n คือเซตย่อยหรือขนาดตัวอย่างแทนที่จะเป็นขนาดรายการตามที่ John Shedletsky ชี้ให้เห็น
public static IEnumerable<T> GetRandomSample<T>(this IList<T> list, int sampleSize)
{
if (list == null) throw new ArgumentNullException("list");
if (sampleSize > list.Count) throw new ArgumentException("sampleSize may not be greater than list count", "sampleSize");
var indices = new Dictionary<int, int>(); int index;
var rnd = new Random();
for (int i = 0; i < sampleSize; i++)
{
int j = rnd.Next(i, list.Count);
if (!indices.TryGetValue(j, out index)) index = j;
yield return list[index];
if (!indices.TryGetValue(i, out index)) index = i;
indices[j] = index;
}
}
จากคำตอบของ Kyle นี่คือการติดตั้ง c # ของฉัน
/// <summary>
/// Picks random selection of available game ID's
/// </summary>
private static List<int> GetRandomGameIDs(int count)
{
var gameIDs = (int[])HttpContext.Current.Application["NonDeletedArcadeGameIDs"];
var totalGameIDs = gameIDs.Count();
if (count > totalGameIDs) count = totalGameIDs;
var rnd = new Random();
var leftToPick = count;
var itemsLeft = totalGameIDs;
var arrPickIndex = 0;
var returnIDs = new List<int>();
while (leftToPick > 0)
{
if (rnd.Next(0, itemsLeft) < leftToPick)
{
returnIDs .Add(gameIDs[arrPickIndex]);
leftToPick--;
}
arrPickIndex++;
itemsLeft--;
}
return returnIDs ;
}
วิธีนี้อาจเทียบเท่ากับของ Kyle
สมมติว่ารายการของคุณมีขนาด n และคุณต้องการองค์ประกอบ k
Random rand = new Random();
for(int i = 0; k>0; ++i)
{
int r = rand.Next(0, n-i);
if(r<k)
{
//include element i
k--;
}
}
ทำงานเหมือนมีเสน่ห์ :)
-Alex Gilbert
ทำไมไม่เป็นเช่นนี้:
Dim ar As New ArrayList
Dim numToGet As Integer = 5
'hard code just to test
ar.Add("12")
ar.Add("11")
ar.Add("10")
ar.Add("15")
ar.Add("16")
ar.Add("17")
Dim randomListOfProductIds As New ArrayList
Dim toAdd As String = ""
For i = 0 To numToGet - 1
toAdd = ar(CInt((ar.Count - 1) * Rnd()))
randomListOfProductIds.Add(toAdd)
'remove from id list
ar.Remove(toAdd)
Next
'sorry i'm lazy and have to write vb at work :( and didn't feel like converting to c#
มันยากกว่าที่คิด ดูบทความ "Shuffling" ที่ยอดเยี่ยมจาก Jeff
ฉันเขียนบทความสั้น ๆ เกี่ยวกับเรื่องนั้นรวมถึงรหัส C #:
ส่งคืนชุดย่อยขององค์ประกอบ N ของอาร์เรย์ที่กำหนด
เป้าหมาย: เลือก N จำนวนรายการจากแหล่งรวบรวมโดยไม่ซ้ำกัน ฉันสร้างส่วนขยายสำหรับคอลเลกชันทั่วไป นี่คือวิธีที่ฉันทำ:
public static class CollectionExtension
{
public static IList<TSource> RandomizeCollection<TSource>(this IList<TSource> source, int maxItems)
{
int randomCount = source.Count > maxItems ? maxItems : source.Count;
int?[] randomizedIndices = new int?[randomCount];
Random random = new Random();
for (int i = 0; i < randomizedIndices.Length; i++)
{
int randomResult = -1;
while (randomizedIndices.Contains((randomResult = random.Next(0, source.Count))))
{
//0 -> since all list starts from index 0; source.Count -> maximum number of items that can be randomize
//continue looping while the generated random number is already in the list of randomizedIndices
}
randomizedIndices[i] = randomResult;
}
IList<TSource> result = new List<TSource>();
foreach (int index in randomizedIndices)
result.Add(source.ElementAt(index));
return result;
}
}
ฉันเพิ่งทำอย่างนี้ในโครงการของฉันโดยใช้ความคิดคล้ายกับจุดของไทเลอร์ 1
ฉันกำลังโหลดคำถามจำนวนมากและเลือกห้าข้อโดยการสุ่ม เรียงลำดับก็ประสบความสำเร็จโดยใช้IComparer
aAll มีการโหลดคำถามในรายการ QuestionSorter ซึ่งจะถูกจัดเรียงโดยใช้ฟังก์ชันเรียงลำดับรายการและองค์ประกอบ k แรกที่เลือกไว้
private class QuestionSorter : IComparable<QuestionSorter>
{
public double SortingKey
{
get;
set;
}
public Question QuestionObject
{
get;
set;
}
public QuestionSorter(Question q)
{
this.SortingKey = RandomNumberGenerator.RandomDouble;
this.QuestionObject = q;
}
public int CompareTo(QuestionSorter other)
{
if (this.SortingKey < other.SortingKey)
{
return -1;
}
else if (this.SortingKey > other.SortingKey)
{
return 1;
}
else
{
return 0;
}
}
}
การใช้งาน:
List<QuestionSorter> unsortedQuestions = new List<QuestionSorter>();
// add the questions here
unsortedQuestions.Sort(unsortedQuestions as IComparer<QuestionSorter>);
// select the first k elements
นี่คือวิธีการของฉัน (ข้อความเต็มได้ที่นี่http://krkadev.blogspot.com/2010/08/random-numbers-without-repetition.html )
มันควรจะทำงานใน O (K) แทน O (N) โดยที่ K คือจำนวนองค์ประกอบที่ต้องการและ N คือขนาดของรายการให้เลือก:
public <T> List<T> take(List<T> source, int k) {
int n = source.size();
if (k > n) {
throw new IllegalStateException(
"Can not take " + k +
" elements from a list with " + n +
" elements");
}
List<T> result = new ArrayList<T>(k);
Map<Integer,Integer> used = new HashMap<Integer,Integer>();
int metric = 0;
for (int i = 0; i < k; i++) {
int off = random.nextInt(n - i);
while (true) {
metric++;
Integer redirect = used.put(off, n - i - 1);
if (redirect == null) {
break;
}
off = redirect;
}
result.add(source.get(off));
}
assert metric <= 2*k;
return result;
}
สิ่งนี้ไม่ได้สวยงามหรือมีประสิทธิภาพเท่าโซลูชันที่ยอมรับ แต่สามารถเขียนได้อย่างรวดเร็ว ขั้นแรกให้เรียงสับเปลี่ยนอาร์เรย์แบบสุ่มจากนั้นเลือกองค์ประกอบ K แรก ในหลาม
import numpy
N = 20
K = 5
idx = np.arange(N)
numpy.random.shuffle(idx)
print idx[:K]
ฉันจะใช้วิธีการขยาย
public static IEnumerable<T> TakeRandom<T>(this IEnumerable<T> elements, int countToTake)
{
var random = new Random();
var internalList = elements.ToList();
var selected = new List<T>();
for (var i = 0; i < countToTake; ++i)
{
var next = random.Next(0, internalList.Count - selected.Count);
selected.Add(internalList[next]);
internalList[next] = internalList[internalList.Count - selected.Count];
}
return selected;
}
public static IEnumerable<T> GetRandom<T>(this IList<T> list, int count, Random random)
{
// Probably you should throw exception if count > list.Count
count = Math.Min(list.Count, count);
var selectedIndices = new SortedSet<int>();
// Random upper bound
int randomMax = list.Count - 1;
while (selectedIndices.Count < count)
{
int randomIndex = random.Next(0, randomMax);
// skip over already selected indeces
foreach (var selectedIndex in selectedIndices)
if (selectedIndex <= randomIndex)
++randomIndex;
else
break;
yield return list[randomIndex];
selectedIndices.Add(randomIndex);
--randomMax;
}
}
หน่วยความจำ: ~ นับ
ความซับซ้อน: O (นับ2 )
เมื่อ N มีขนาดใหญ่มากวิธีปกติที่สุ่มสับตัวเลข N และเลือกพูดตัวเลข k แรกสามารถห้ามได้เนื่องจากความซับซ้อนของพื้นที่ อัลกอริทึมต่อไปนี้ต้องการเพียง O (k) สำหรับทั้งความซับซ้อนของเวลาและพื้นที่
http://arxiv.org/abs/1512.00501
def random_selection_indices(num_samples, N):
modified_entries = {}
seq = []
for n in xrange(num_samples):
i = N - n - 1
j = random.randrange(i)
# swap a[j] and a[i]
a_j = modified_entries[j] if j in modified_entries else j
a_i = modified_entries[i] if i in modified_entries else i
if a_i != j:
modified_entries[j] = a_i
elif j in modified_entries: # no need to store the modified value if it is the same as index
modified_entries.pop(j)
if a_j != i:
modified_entries[i] = a_j
elif i in modified_entries: # no need to store the modified value if it is the same as index
modified_entries.pop(i)
seq.append(a_j)
return seq
ใช้ LINQ กับรายการขนาดใหญ่ (เมื่อมีค่าใช้จ่ายสูงในการสัมผัสแต่ละองค์ประกอบ) และหากคุณสามารถใช้ชีวิตด้วยความเป็นไปได้ของการทำซ้ำ:
new int[5].Select(o => (int)(rnd.NextDouble() * maxIndex)).Select(i => YourIEnum.ElementAt(i))
สำหรับการใช้งานของฉันฉันมีรายการของ 100,000 องค์ประกอบและเพราะพวกเขาถูกดึงออกจากฐานข้อมูลฉันประมาณครึ่งหนึ่ง (หรือดีกว่า) เวลาเมื่อเทียบกับ rnd ในรายการทั้งหมด
การมีรายการขนาดใหญ่จะช่วยลดโอกาสในการซ้ำซ้อนอย่างมาก
นี่จะช่วยแก้ปัญหาของคุณ
var entries=new List<T>();
var selectedItems = new List<T>();
for (var i = 0; i !=10; i++)
{
var rdm = new Random().Next(entries.Count);
while (selectedItems.Contains(entries[rdm]))
rdm = new Random().Next(entries.Count);
selectedItems.Add(entries[rdm]);
}