在c#中，按权重选取随机元素的最简洁方法是什么？

让我们假设：

列表

哪个元素是：

public class Element(){
   int Weight {get;set;}
}

我想要实现的是，根据权重随机选择一个元素。 例如：

Element_1.Weight = 100;
Element_2.Weight = 50;
Element_3.Weight = 200;

所以

• 被选中的机会

  元素_1

  为100/（100+50+200）=28.57%
• 被选中的机会

  元素_2

  为50/（100+50+200）=14.29%
• 被选中的机会

  元素_3

  为200/（100+50+200）=57.14%

我知道我可以创建一个循环，计算总数，等等

我想学习的是，Linq用一行（或尽可能短）来完成这项工作的最佳方式是什么，谢谢

更新

我在下面找到了答案。我学到的第一件事是：Linq不是魔法，它比精心设计的循环慢

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所以我的问题变成了按权重查找一个随机元素（没有尽可能短的东西：）

这是一个预计算的快速解决方案。预计算采用

O（n）

，搜索采用

O（log（n））

预计算：

int[] lookup=new int[elements.Length];
lookup[0]=elements[0].Weight-1;
for(int i=1;i<lookup.Length;i++)
{
  lookup[i]=lookup[i-1]+elements[i].Weight;
}

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如果你想要一个<强>泛型版本>（对使用（单体）随机化助手有用的话，考虑是否需要一个常数种子）

用法：

randomizer.GetRandomItem(items, x => x.Weight)

代码：

公共T GetRandomItem（IEnumerable itemsEnumerable，Func weightKey） { var items=itemsEnumerable.ToList（）； var totalWeight=items.Sum（x=>weightKey（x））； var randomWeightedIndex=_random.Next（总重量）； var itemWeightedIndex=0； foreach（项目中的var项目） { itemWeightedIndex+=权重键（项）； if（随机加权指数<项目加权指数） 退货项目； } 抛出新ArgumentException（“集合计数和权重必须大于0”）； } 这可能会起作用：

int weightsSum = list.Sum(element => element.Weight);
int start = 1;
var partitions = list.Select(element => 
                 { 
                   var oldStart = start;
                   start += element.Weight;
                   return new { Element = element, End = oldStart + element.Weight - 1};
                 });

var randomWeight = random.Next(weightsSum);
var randomElement = partitions.First(partition => (partition.End > randomWeight)).
                               Select(partition => partition.Element);

基本上，为每个元素创建一个带有结束权重的分区。 在您的示例中，Element1与（1-->100）关联，Element2与（101-->151）关联，依此类推

然后计算一个随机权重和，我们寻找与之相关的范围

您也可以在方法组中计算总和，但这将引入另一个副作用

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请注意，我不是说这是优雅或快速。但是它确实使用linq（不在一行中…

所以你想要短代码，但你不在乎它慢吗？linq会比基于循环的代码慢。如果你想要快速的代码，你需要在

O（n）

中预计算，这样你就可以进行

O（1）

查找。但是这方面的代码将相对复杂。您认为Linq（到对象）是如何工作的？魔术它只是封装循环，通常比手写循环慢2-3倍。linq的主要优点是代码更短更清晰。linq确实比自己编写高效的迭代算法慢。linq的原因是它更易于阅读/使用，并且不太可能导致错误。@CodeInChaos-2到3倍的速度是一种严重的夸张。Factor out

list.Max（…）

。您当前的代码是

O（n^2）

。如果你把它算出来，只有

O（n*log（n））

如果你需要First（），而且你已经使用了Random，为什么要按Random排序呢？另外，我会缓存list.Max，没有理由在每次迭代中计算Max。无论如何，对于@allguys，我想我只是使用loop:（@EricYin:他在Max-weight上使用Random，因为你说200应该比50更有可能被选中。但是，我不确定它是否匹配总和（weight）-权衡你提出的问题。排序似乎确实是多余的（见我之前的评论）。

minWeight

是为了确保随着物品重量的增加，选择物品的频率会增加。而随机顺序（@Abel）用于从结果集中选择一个随机项，因为仅从示例中选择第一个不会产生

Weight=50

项，即使

minWeight

是

<50

问题的LINQ在哪里？；）

int total=elements.Sum（e=>e.Weight）

：P这是我发现linq在这个问题上唯一有用的地方。我找不到一个快速、干净的方法来使用linq执行搜索。我喜欢这个解决方案，看起来非常不错。此外，我将编辑并允许

totalWeight=0

，然后随机选择一个（由于它们的权重相同，所以机会均等），而不抛出异常。我想我在这里发现了一个问题（一个小问题），您应该使用

randomWeightedIndex=\u random。下一步（totalWeight）+1

，然后比较if（randomWeightedIndex）我很确定它不会有什么不同。它会产生影响。让我们假设

a=0，B=2

，a被选中的几率为0%，B为100%。

R=rand.Next（2）当R＝1时，A将被选择，A将变成A和B的50%。如果使用+1，R＝1到2，在基于零的索引中也不会有区别，但是我认为权重值0是“0%机会”。，所以…这一切都取决于定义。不过，很高兴看到你发现它很有用。谢谢。我想除了求和部分，我将离开linq，因为它在途中创建了太多新对象
int total=elements.Sum(e=>e.Weight);
int chosen=random.GetNext(total);
int runningSum=0;
foreach(var element in elements)
{
  runningSum+=element.Weight;
  if(chosen<runningSum)
    return element;
}

randomizer.GetRandomItem(items, x => x.Weight)

public T GetRandomItem<T>(IEnumerable<T> itemsEnumerable, Func<T, int> weightKey)
{
    var items = itemsEnumerable.ToList();

    var totalWeight = items.Sum(x => weightKey(x));
    var randomWeightedIndex = _random.Next(totalWeight);
    var itemWeightedIndex = 0;
    foreach(var item in items)
    {
        itemWeightedIndex += weightKey(item);
        if(randomWeightedIndex < itemWeightedIndex)
            return item;
    }
    throw new ArgumentException("Collection count and weights must be greater than 0");
}

int weightsSum = list.Sum(element => element.Weight);
int start = 1;
var partitions = list.Select(element => 
                 { 
                   var oldStart = start;
                   start += element.Weight;
                   return new { Element = element, End = oldStart + element.Weight - 1};
                 });

var randomWeight = random.Next(weightsSum);
var randomElement = partitions.First(partition => (partition.End > randomWeight)).
                               Select(partition => partition.Element);