JavaScript加权随机或时间百分比
我有一个Node.js进程setInterval，每100ms运行一次。我有一些行动，我想采取每x时间段。例如，2%的时间做X，10%的时间做Y，等等 现在，我基本上是这样做的：JavaScript加权随机或时间百分比,javascript,node.js,random,weighted,Javascript,Node.js,Random,Weighted,我有一个Node.js进程setInterval，每100ms运行一次。我有一些行动，我想采取每x时间段。例如，2%的时间做X，10%的时间做Y，等等 现在，我基本上是这样做的： var rand = Math.floor(Math.random() * (1000 + 1)); if(rand > 900) { // Do something } if(rand > 950) { // Do something } 问题是它非常不一致。您可能希望ifrand>900的时间
var rand = Math.floor(Math.random() * (1000 + 1));
if(rand > 900) { // Do something }
if(rand > 950) { // Do something }
var count = 0;
setInterval(function(){
if(count++ % 4 == 0) {
console.log('25% of the time');
}
}, 100);
如果你的间隔是固定的，我会把你的邮票四舍五入到最接近的一百，然后使用那些与你的需要相关的部分。。。100和200，但不是300-1000，代表2% 如果你能使用计数器，那么这是更明显的方法
if(myCounter++ % 4 == 0)
//this happens 25 percent of the time
正如埃米尔指出的，概率在这里不是正确的方法，我不觉得你已经和它结了婚。。。听起来你使用它是因为你没有找到更好的方法来激发x%的事件发生。如果我们误解了你，你需要更详细地解释为什么你在这里使用赔率 如果您的间隔是固定的，我会将您的邮票四舍五入到最接近的100，然后使用与您的需要相关的部分。。。100和200，但不是300-1000，代表2% 如果你能使用计数器，那么这是更明显的方法
if(myCounter++ % 4 == 0)
//this happens 25 percent of the time
正如埃米尔指出的，概率在这里不是正确的方法，我不觉得你已经和它结了婚。。。听起来你使用它是因为你没有找到更好的方法来激发x%的事件发生。如果我们误解了你，你需要更详细地解释为什么你在这里使用赔率 介绍一个计数器，然后砰！现在你可以有2%的时间拥有它 说真的，引入某种状态是强制执行不太多次连续策略的唯一方法。概率/随机性无法帮助您解决此问题。认为随机事件不可能连续发生多次的观点是一个众所周知的神话。事实上，2%的概率事件可能会连续发生数百万次，尽管可能性很小
您需要添加一个约束，例如我希望事件以x%的概率发生，但我始终希望它在每个事件后至少进行y步。引入一个计数器并BAM！现在你可以有2%的时间拥有它 说真的，引入某种状态是强制执行不太多次连续策略的唯一方法。概率/随机性无法帮助您解决此问题。认为随机事件不可能连续发生多次的观点是一个众所周知的神话。事实上，2%的概率事件可能会连续发生数百万次，尽管可能性很小
您需要添加一个约束，例如我希望事件以x%的概率发生，但我始终希望它在每个事件后至少进行y步。如果您希望确保操作在一定的时间内发生，而不是让它发生在偶然的情况下，但您希望以随机顺序选择它们，然后，您可以这样做，创建一个数据结构，其中包含所有元素的一次迭代的确切结果。然后，您随机选择其中一个结果，将其从数据结构中删除，随机选择另一个结果，依此类推 如果您使用每个结果的适当百分比来为初始数据结构播种，那么您将根据该规则获得结果，并且对于通过的每个完整迭代，您将获得每个结果的确切所需数量，但它们将以随机顺序选择，并且每次的顺序都不同 如果您希望这个过程一次又一次地重复，您可以在它每次完成一个完整的迭代时重新开始它
var playProbabilities = [
{item: "A", chances: 3},
{item: "B", chances: 2},
{item: "C", chances: 1},
{item: "D", chances: 2},
{item: "E", chances: 1},
{item: "F", chances: 1}
];
function startPlay(items) {
var itemsRemaining = [];
// cycle through the items list and populate itemsRemaining
for (var i = 0; i < items.length; i++) {
var obj = items[i];
// for each item, start with the right number of chances
for (var j = 0; j < obj.chances; j++) {
itemsRemaining.push(obj.item);
}
}
return(itemsRemaining);
}
function nextPlay(itemsRemaining) {
if (!itemsRemaining.length) {
return null;
}
// randomly pick one
var rand = Math.floor(Math.random() * itemsRemaining.length);
var result = itemsRemaining[rand];
// remove the one we picked from the array
itemsRemaining.splice(rand, 1);
return(result);
}
$("#go").click(function() {
var results = $("#results");
var items = startPlay(playProbabilities);
var next;
while(next = nextPlay(items)) {
results.append(next + "<br>");
}
results.append("-------------<br>");
});
如果您运行演示，您将看到，对于每次运行，它都会精确地生成所需数量的每个结果，但它们是以随机顺序选择的。如果您希望确保您的操作以准确的时间百分比发生，而不是将其留给偶然的机会，但您希望以随机顺序选择它们，然后，您可以这样做，创建一个数据结构，其中包含所有元素的一次迭代的确切结果。然后，您随机选择其中一个结果，将其从数据结构中删除，随机选择另一个结果，依此类推 如果您使用每个结果的适当百分比来为初始数据结构播种，那么您将根据该规则获得结果，并且对于通过的每个完整迭代，您将获得每个结果的确切所需数量，但它们将以随机顺序选择，并且每次的顺序都不同 如果你想让这个过程一次又一次地重复，你可以直接启动它 每次完成一个完整的迭代时
var playProbabilities = [
{item: "A", chances: 3},
{item: "B", chances: 2},
{item: "C", chances: 1},
{item: "D", chances: 2},
{item: "E", chances: 1},
{item: "F", chances: 1}
];
function startPlay(items) {
var itemsRemaining = [];
// cycle through the items list and populate itemsRemaining
for (var i = 0; i < items.length; i++) {
var obj = items[i];
// for each item, start with the right number of chances
for (var j = 0; j < obj.chances; j++) {
itemsRemaining.push(obj.item);
}
}
return(itemsRemaining);
}
function nextPlay(itemsRemaining) {
if (!itemsRemaining.length) {
return null;
}
// randomly pick one
var rand = Math.floor(Math.random() * itemsRemaining.length);
var result = itemsRemaining[rand];
// remove the one we picked from the array
itemsRemaining.splice(rand, 1);
return(result);
}
$("#go").click(function() {
var results = $("#results");
var items = startPlay(playProbabilities);
var next;
while(next = nextPlay(items)) {
results.append(next + "<br>");
}
results.append("-------------<br>");
});
如果您运行演示，您将看到，对于每次运行，它会精确地生成所需数量的每个结果，但它们是以随机顺序选择的。是否不可能为您要执行的每个单独的子流程创建一个setInterval？我不确定我是否理解您的要求。随机情况下，你可能会得到一个10%的事件连续多次发生，或者根本不发生。欢迎来到概率世界这是一个疯狂的世界，受过教育的人可能不理解魔兽世界玩家威利特似乎想要控制分布，因此如果y在8次迭代中没有出现，则增加其概率，反之，如果在4次迭代中出现两次，则降低其概率。您可能还希望确保不会连续获得两个y。如果你想要的话，我相信有一个相当简单的算法。它不是完全随机的，但可能足够了。仅供参考，您可以在此处使用随机性：。正如其他人所说的，如果您希望在少量的迭代中，某个对象的时间恰好为n%，那么你不能使用随机，因为这只会给你大量迭代的预期结果。为你想执行的每个单独的子过程创建一个setInterval是不可能的吗？我不确定我是否理解你的要求。随机情况下，你可能会得到一个10%的事件连续多次发生，或者根本不发生。欢迎来到概率世界这是一个疯狂的世界，受过教育的人可能不理解魔兽世界玩家威利特似乎想要控制分布，因此如果y在8次迭代中没有出现，则增加其概率，反之，如果在4次迭代中出现两次，则降低其概率。您可能还希望确保不会连续获得两个y。如果你想要的话，我相信有一个相当简单的算法。它不是完全随机的，但可能足够了。仅供参考，您可以在此处使用随机性：。正如其他人所说，如果你想在少量的迭代中精确地获得n%的时间，那么你不能使用随机，因为这只会在大量的迭代中得到预期的结果。谢谢！所以我在上面的问题中增加了一个例子。这就是你的意思吗？如果我想在10%或2%的时间里做某件事，该怎么办？这也是一个连续运行的时间间隔，因此计数器最终会达到数亿-这种方法似乎仍然合适吗？当然。。。您可以随时重置计数器。如果你处理的是百分比，你可以在每次计数器达到100时重置它。这实际上取决于您需求的粒度。如果你需要某事发生，1%的时间你需要运行计数器到100。如果你需要它发生。百分之一的时间你需要运行它到1000。然而，如果你需要它运行1/2的时间，你的计数器永远不需要超过2：只要考虑一下我需要它的频率就可以了。虽然这不是一个随机生成器，它会以精确的比率返回值，所以1:4正好每四次出现一次，1:5正好每五次出现一次，依此类推。@RobG，我在dave的帖子中没有看到任何暗示他希望它是随机的。这似乎是他想出的解决办法，让它偶尔发生。谢谢！所以我在上面的问题中增加了一个例子。这就是你的意思吗？如果我想在10%或2%的时间里做某件事，该怎么办？这也是一个连续运行的时间间隔，因此计数器最终会达到数亿-这种方法似乎仍然合适吗？当然。。。您可以随时重置计数器。如果你处理的是百分比，你可以在每次计数器达到100时重置它。这实际上取决于您需求的粒度。如果你需要某事发生，1%的时间你需要运行计数器到100。如果你需要它发生。百分之一的时间你需要运行它到1000。然而，如果你需要它运行1/2的时间，你的计数器永远不需要超过2：只要考虑一下我需要它的频率就可以了。虽然这不是一个随机生成器，它会以精确的比率返回值，所以1:4正好每四次出现一次，1:5正好每五次出现一次，依此类推。@RobG，我在dave的帖子中没有看到任何暗示他希望它是随机的。这似乎正是他提出的解决方案，让它偶尔发生。这是一个有趣的方法，我不确定它是否适用于此应用程序-这是否可以用于在X%的时间内执行操作？@dave-是的，它可以在X%的时间内设置概率。我答案中的例子有A:30%，B:20%，C:10%，D:20%，E:10%，F:10%。你可以调整每个项目的机会数来改变它的概率。一个给定物品的概率是它的机会数除以所有机会数的总和。@RobG-我看不到任何标准
OP写的任何东西中都没有顺序项。这段代码的目的是确保每个项目都能获得公平的点击份额，即使样本量很小。这是一种有趣的方法，我不确定它是否适用于此应用程序-这是否可以用于执行X%时间的操作？@dave-是的，它可以设置为X%时间的概率。我答案中的例子有A:30%，B:20%，C:10%，D:20%，E:10%，F:10%。你可以调整每个项目的机会数来改变它的概率。一个给定项目的概率是它的机会数除以所有机会数的总和。@RobG-我没有看到OP写的任何东西中没有顺序项目的任何标准。这段代码的要点是保证每个项目都能获得公平的点击份额，即使样本量很小。