1.什麼是權重比例 權重比例計算即將各數值乘以相應的權數,然後加總求和得到總體值,再除以總的單位數。 如何計算 有一個對象集合為[A,B,C,D,E,F,G,H,I,J],其對象的全紅 總權重為10 每一個對象的權重為1/10=0.1 2.什麼是權重覆蓋區域 權重覆蓋區域是對象在整體權重範圍中的鎖分 ...
1.什麼是權重比例
權重比例計算即將各數值乘以相應的權數,然後加總求和得到總體值,再除以總的單位數。
如何計算
有一個對象集合為[A,B,C,D,E,F,G,H,I,J],其對象的全紅
總權重為10
每一個對象的權重為1/10=0.1
2.什麼是權重覆蓋區域
權重覆蓋區域是對象在整體權重範圍中的鎖分配到的區域
因此在計算權重時將對應的權重比例放入到數組中,便於後期計算權重覆蓋區域
3.如何隨機的獲取對應的區域
使用java數據工具列Arrays的binarySearch()
int binarySearch(double[] a, double key)
這個方法會根據key找到 -插入點索引-1
對應的插入點為 -結果-1
當獲取到指定的權重覆蓋區域,對其對應的對象的權重按照指定比例進行修改,並保存數據
4.IO讀取和保存數據
可使用的類很多,但是建議使用字元流的高級流--緩衝流,可以在簡化操作步驟
字元緩衝輸入流:使用readLine()獲取一行的數據
字元換種輸出流:使用newLine()進行換行,相較於添加寫入 \r\n要簡便
5.演算法實現
1。建立的JavaBean類
package com.prettyspiderList.train;
/**
* @author prettyspider
* @ClassName Student
* @description: TODO
* @date 2023/8/4 17:28
* @Version V1.0
*/
public class Student {
private String name;
private int age;
public Student() {
}
public Student(String name, int age) {
this.name = name;
this.age = age;
}
/**
* 獲取
* @return name
*/
public String getName() {
return name;
}
/**
* 設置
* @param name
*/
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
/**
* 獲取
* @return age
*/
public int getAge() {
return age;
}
/**
* 設置
* @param age
*/
public void setAge(int age) {
this.age = age;
}
public String toString() {
return "Student{name = " + name + ", age = " + age + "}";
}
}
2.演算法實現
package com.prettyspiderList.Map.train;
import java.io.*;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
/**
* @author prettyspider
* @ClassName test04
* @description: TODO
* @date 2023/9/7 21:35
* @Version V1.0
*/
public class test04 {
/**
* txt文件中事先準備號一些學生信息,每個學生的信息獨占一行
* 要求1:
* 每次被點到的學生,再次被點到的概率再原先的基礎上降低一半
* 舉例: 80個學生,點名2次,每次都點到a,概率變化
* 1: 1.25&
* 2.a 0.625% 其他人1.2579%
*/
public static void main(String[] args) throws IOException {
/**
* 帶權重的隨機演算法:
* 根據總權重,獲取每個對象的占比
*
*/
//創建student集合
ArrayList<Student> list = new ArrayList<>();
// 創建輸入流
BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(".\\com\\prettyspiderList\\Map\\train\\stu.txt"));
String line;
while ((line = reader.readLine()) != null) {
String[] arr = line.split("-");
list.add(new Student(arr[0], arr[1], Integer.parseInt(arr[2]), Double.valueOf(arr[3])));
}
// 關流
reader.close();
//計算權重
// 1.獲取總權重
double weight = 0.0;
for (Student stu : list) {
weight += stu.getWeight();
}
// 2.獲取單個權重
double[] wightArr = new double[list.size()];
for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
wightArr[i] = list.get(i).getWeight() / weight;
}
System.out.println(Arrays.toString(wightArr));
// 每個的權重占比,其前面一個的權重加自己的權重, 表示的是在這個範圍內是對應的對象
for (int i = 1; i < wightArr.length; i++) {
wightArr[i] = wightArr[i] + wightArr[i - 1];
}
System.out.println(Arrays.toString(wightArr));
// 隨機生成一個0-1之間的隨機數
Random random = new Random();
double key = random.nextDouble(1);
System.out.println(key);
// 二分查找法:方法返回: 結果=-插入點-1
// 則插入點=-結果-1
int index = -Arrays.binarySearch(wightArr, key) -1;
// 對獲取到的對象的權重減半
double num = list.get(index).getWeight() / 2;
list.get(index).setWeight(num);
System.out.println(list.get(index));
// 將數據協會到文件中
BufferedWriter writer = new BufferedWriter(new FileWriter(".\\com\\prettyspiderList\\Map\\train\\stu.txt"));
for (Student student : list) {
writer.write(student.toString());
writer.newLine();
}
// 關閉流
writer.close();
}
}
測試數據
權重演算法測試數據