Fatal编程技术网
  • cplusplus/
  • C++ 二维网格中的不同随机点

C++ 二维网格中的不同随机点

c++ random

C++ 二维网格中的不同随机点,c++,random,C++,Random,我有一个大的二维网格，比如说10000 X 10000。从这些网格中，我需要选择1000个随机点，但我还需要注意这两个点都不相同。我想到的标准方法是，在选择每个点之后，我应该检查之前的所有条目，看看是否已经选择了该点，但对于大型网格和大量点，这将变得效率低下。有更好的方法吗？ 我使用的是C++您可以实现如下算法： 创建从散列到点的空映射 选择随机点 计算散列 如果映射中存在哈希，则转到1 保存散列点（&P） 如果分数不够，请转到1 您可以实现如下算法： 创建从散列到点的空映射 选择随机点 计算散

我有一个大的二维网格，比如说10000 X 10000。从这些网格中，我需要选择1000个随机点，但我还需要注意这两个点都不相同。我想到的标准方法是，在选择每个点之后，我应该检查之前的所有条目，看看是否已经选择了该点，但对于大型网格和大量点，这将变得效率低下。有更好的方法吗？
我使用的是C++

您可以实现如下算法：

  • 创建从散列到点的空映射
  • 选择随机点
  • 计算散列
  • 如果映射中存在哈希，则转到1
  • 保存散列点（&P）
  • 如果分数不够，请转到1
    • 您可以实现如下算法：

  • 创建从散列到点的空映射
  • 选择随机点
  • 计算散列
  • 如果映射中存在哈希，则转到1
  • 保存散列点（&P）
  • 如果分数不够，请转到1
    • 似乎对于大型网格和大量点，这将变得效率低下

    不一定。效率低下的潜在原因有两个：

  • 拒绝采样造成的开销（也就是说，必须一直尝试，直到找到一个尚未选择的点）。考虑到你选择了0.001%的分数，随机选择同一个分数两次的机会非常小。因此，重新尝试的成本应该可以忽略不计
  • 检查随机选择的点是否已被选择的开销。如果将所有以前选择的点存储在适当的数据结构中，则可以在
    O（1）
    时间内完成。为此，
    std:：unordered_set
    将是一个很好的候选。集合的大小将随着需要选择的图元数线性增长，并且与网格大小完全无关
    • 似乎对于大型网格和大量点，这将变得效率低下

    不一定。效率低下的潜在原因有两个：

  • 拒绝采样造成的开销（也就是说，必须一直尝试，直到找到一个尚未选择的点）。考虑到你选择了0.001%的分数，随机选择同一个分数两次的机会非常小。因此，重新尝试的成本应该可以忽略不计
  • 检查随机选择的点是否已被选择的开销。如果将所有以前选择的点存储在适当的数据结构中，则可以在
    O（1）
    时间内完成。为此，
    std:：unordered_set
    将是一个很好的候选。集合的大小将随着需要选择的图元数线性增长，并且与网格大小完全无关
    • 随机选择任何点，然后丢弃它（如果它存在于“选定点”列表中）不应该是低效的，只要您有经过良好排序的选定点集合，您也可以轻松地将其插入

    此外，根据点的定义方式（即它们是否都与已定义的类或结构相关联），您可以向点对象添加一个名为
    Selected
    的布尔变量。选择一个点后，请检查该点是否已标记为选定的
    。如果没有，请将其添加到列表中，并将
    所选
    值更改为
    真
    。否则，请继续选择随机点。

    随机选择任何点，然后如果该点存在于“选定点”列表中，则丢弃该点并不低效，只要您已将选定点的集合进行了良好排序，您也可以轻松地将其插入

    此外，根据点的定义方式（即它们是否都与已定义的类或结构相关联），您可以向点对象添加一个名为
    Selected
    的布尔变量。选择一个点后，请检查该点是否已标记为选定的
    。如果没有，请将其添加到列表中，并将
    所选
    值更改为
    真
    。否则，请继续选择随机点。

    对不起，我不懂“哈希”，请详细说明一下。哈希是单向“加密”；有关详细说明，请参阅。如果可用，最好使用现有的哈希映射的确是@Attilla，但这不会改变算法背后的想法。一旦选择了一个点，剩余的点将不再以相同的概率被选择（那些哈希值与第一个点相同的点被选择的概率为零）对不起，我不懂“哈希”，你能详细解释一下吗？哈希是单向“加密”；有关详细说明，请参阅。如果可用，最好使用现有的哈希映射的确是@Attilla，但这不会改变算法背后的想法。一旦选择了一个点，剩余的点将不再以相同的概率被选择（那些哈希值与第一个点相同的点被选择的概率为零）@nim：我甚至建议在这里使用
    std:：unordered\u set
    ，因为这些值不需要排序。查找将是
    O（1）
    而不是
    O（logN）
    @LucTouraille，当然，不确定OP是否可以访问C++11，否则我想boost是一个很好的替代品。@nim：我甚至建议在这里使用
    std:：unordered\u set
    ，因为这些值不需要排序。查找将是
    O（1）
    而不是
    O（logN）
    @LucTouraille，当然，不确定OP是否可以访问C++11，否则我想boost是一个很好的替代品。你可能不想创建10000 X 10000个对象（每个点一个），尤其是如果只选择了1000个。你想写“高效”吗在你的第一句话里？@Attila:你是对的。不过，我不是在暗示。但是，如果这些点已经是表示点的大型结构数组的一部分，则