随机几率的使用小窍门

随机几率的使用小窍门
作者：裕作

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在自然界中，虽然存在着一定的客观规律，但并没有绝对的可能性和不可能性。因此，使用随机概率去描述事物的发生与消亡，最能贴切反应事物原有特征。

随机函数最一般性的运用，莫过于使用%来简单的限制随机数值的大小――相信经常使用Random函数的读者，对random() % RANDOM_RANGE的随机几率产生已经十分的熟悉了，然而，在实际的应用中，随机几率有着更复杂的应用。本文将介绍2种随机几率使用方面的小窍门，以之抛砖引玉，希望能引起读者们的一点讨论。

小窍门一：累计型随机几率的快速查找。

假设A的几率是25，B的几率是35，C的几率是20，那么怎么才能用最简单的方法去随机的、按照设定的概率去得到随机数呢？以下是以C＋＋的实现代码：

int i;// 用做循环的变量（废话-_-b）

int nProb[] = { 25, 35, 20 };// 设定各元素的概率

int nSum = 0;// 存储概率总数的变量

for( i=0; i<sizeof(nProb)/sizeof(int); i++ )

nSum += nProb[i];// 计算概率的总数

int nRand = rand() % nSum;// 取一个在概率的总数范围内的随机数

for( i=0; i<sizeof(nProb)/sizeof(int); i++ ) {

if( nRand < nProb[i] ) {

break;// 第i个元素命中

} else {

nRand -= nProb[i];// 把随机数减去之前不命中的元素的概率

}

}

这种算法的步骤很简单：

1. 首先把所有概率的总数统计出来，然后以此作为随机数nRand的取值范围。

2. 依次把nRand和当前元素的概率比较，如果nRand小于这个概率，则命中这个元素，退出查找。

3. 如果nRand大于当前元素的概率，就用nRand减去该元素的概率，然后回到步骤2，直至所有元素查找完毕。

这种算法的优点是计算量小，而且容易在不同的编程语言中使用。

小窍门二：几率可以表示为分母为2的次方数时的快速查找。

在某些情况下，当前需要计算的随机几率可以表示为一个分母为2的此方数的分数：例如1/4，3/4，1/16，15/16等等，这时只要以以下的公式，就能快速的计算：

// 例1

// 元素A的概率是1/4

// 元素B的概率是3/4

int nRand = rand() & 0x3;

if( nRand == 0 )

{

// 命中元素A

}

else

{

// 命中元素B

}

// 例2

// 元素A的概率是1/16

// 元素B的概率是15/16

int nRand = rand() & 0xF;

if( nRand == 0 )

{

// 命中元素A

}

else

{

// 命中元素B

}