控制随机抽中几率 [ C# | Random ] (1)

前言

     关于这个算法也许(肯定)已经被发明，但是我、我身边的朋友、我的老师在这之前是不知道也没能想出来的，如果你不知道的话，那么也包括你了: ) 在这个范围内被首次提出应该算是“发明”的！！增加、减少随机抽中几率——我的好朋友狄鹏在三年前想到的一个算法，我现在拿出来发扬光大。此算法可用于题库随机抽题、赌博机控制出彩率，甚至俄罗斯方块等游戏，有广泛的用途！也希望能帮得到你！

 

强调

     在随机的基础上增控制抽中几率，注意随机性！！

 

正文

     一、文字解说：

          为待随机抽取的集合每个项加一个权值，这个权值就是随机几率，比如正常被抽正的几率为1，那么将希望被抽中几率更大的项的权值设置为3或5，然后随机抽取集合中的项，并将随机数乘以每个项对应的权值，然后排序！！提取前N个项即可！大家可以发现权值更高被乘之后有更高几率排在前面而被抽中，如果将权值设为0将永远也不会被抽中！

     二、应用场景：

          1.     随机抽题：如果题A去年考过了，那么我希望今年出现的几率更小或者不出现，那么我将题A的权值设置为0，这道题将在以后的考试随机抽题中永远不会被随机抽中；而另外题B是本院今年模拟考试中的一道题目，我将这道题权值增加到5，根据算法，那么这道题目在下次随机抽题抽中率将比普通题目提高数倍！

          2.     赌博机：大家知道游戏厅里面的赌博机是可以调的，被人调了之后出彩率明显提高或者降低，我觉得本算法适合解释。假设赌博机有24个赌项可供选择，分别是A-Z各个字母，按正常几率的话每个项的权值都是1，调机师可以通过动态改变权值来达到提高或降低中奖率。假如你投三个币，分别选了A、B、C，赌博机根据调机师的设置动态改变了A、B、C的权值，让灯转3-4圈后更大的几率停留在这三个选择中奖金较少的一个。

          3.     俄罗斯方块：大家在打QQ俄罗斯方块对打的时候，有时候明显感觉堆得越高，出的东西反而不顺意，我觉得本算法也可以达到这个效果。计算机能算得出下一个最优方案是出条还是出角最好，所以可以通过调整权值来打破平均出现的几率来达到这个目的！

          ......

     三、代码实现（C#实现）：

      RandomController.cs

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//                                                                                                                    
//  作 者：小唐
//  邮 箱：[email protected]
//  博 客： http://over140.cnblogs.com/
//  时 间：2009-2-10
//  描 述：控制随机抽中几率。
//                                                                                                                      
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using  System;
using  System.Collections.Generic;

public   class  RandomController
{

     #region  Member Variables

     // 待随机抽取数据集合
     public  List < char >  datas  =   new  List < char > (
         new   char []{
             ' A ' , ' B ' , ' C ' , ' D ' , ' E ' , ' F ' ,
             ' G ' , ' H ' , ' I ' , ' J ' , ' K ' , ' L ' ,
             ' M ' , ' N ' , ' O ' , ' P ' , ' Q ' , ' R ' ,
             ' S ' , ' T ' , ' U ' , ' V ' , ' W ' , ' X ' ,
             ' Y ' , ' Z '
    });

     // 权值
     public  List < ushort >  weights  =   new  List < ushort > (
         new   ushort []{
             1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 ,
             7 , 8 , 9 , 0 , 1 , 1 ,
             1 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1 ,
             1 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1 ,
             1 , 1
    });

     #endregion

     #region  Contructors

     ///  

     ///  构造函数
     ///  

     ///   随机抽取个数
     public  RandomController( ushort  count)
    {
         if  (count  >   26 )
             throw   new  Exception( " 抽取个数不能超过数据集合大小！！ " );

        _Count  =  count;
    }

     #endregion

     #region  Method

     #region  普通随机抽取

     ///  

     ///  随机抽取
     ///  

     ///   随机数生成器
     ///  
     public   char [] RandomExtract(Random rand)
    {
        List < char >  result  =   new  List < char > ();
         if  (rand  !=   null )
        {
             for  ( int  i  =  Count; i  >   0 ; )
            {
                 char  item  =  datas[rand.Next( 25 )];
                 if  (result.Contains(item))
                     continue ;
                 else
                {
                    result.Add(item);
                    i -- ;
                }
            }
        }
         return  result.ToArray();
    }

     #endregion

     #region  受控随机抽取

     ///  

     ///  随机抽取
     ///  

     ///   随机数生成器
     ///  
     public   char [] ControllerRandomExtract(Random rand)
    {
        List < char >  result  =   new  List < char > ();
         if  (rand  !=   null )
        {
             // 临时变量
            Dictionary < char ,  int >  dict  =   new  Dictionary < char ,  int > ( 26 );

             // 为每个项算一个随机数并乘以相应的权值
             for  ( int  i  =  datas.Count  -   1 ; i  >=   0 ; i -- )
            {
                dict.Add(datas[i], rand.Next( 100 )  *  weights[i]);
            }

             // 排序
            List < KeyValuePair < char ,  int >>  listDict  =  SortByValue(dict);

             // 拷贝抽取权值最大的前Count项
             foreach  (KeyValuePair < char ,  int >  kvp  in  listDict.GetRange( 0 , Count))
            {
                result.Add(kvp.Key);
            }
        }
         return  result.ToArray();
    }

     #endregion

     #region  Tools

     ///  

     ///  排序集合
     ///  

     ///  
     ///  
     private  List < KeyValuePair < char ,  int >>  SortByValue(Dictionary < char ,  int >  dict)
    {
        List < KeyValuePair < char ,  int >>  list  =   new  List < KeyValuePair < char ,  int >> ();

         if  (dict  !=   null )
        {
            list.AddRange(dict);

            list.Sort(
               delegate (KeyValuePair < char ,  int >  kvp1, KeyValuePair < char ,  int >  kvp2)
              {
                   return  kvp2.Value  -  kvp1.Value;
              });
        }
         return  list;
    }


     #endregion

     #endregion

     #region  Properties

     private   int  _Count;
     ///  

     ///  随机抽取个数
     ///  

     public   int  Count
    {
         get
        {
             return  _Count;
        }
         set
        {
            _Count  =  value;
        }
    }

     #endregion
}

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     调用测试代码：

         static   void  Main( string [] args)
        {
             // 从集合中随机抽取个数
             const   ushort  COUNT  =   6 ;
             // 循环次数
             const   int  FOR_COUNT  =   1000 ; // 10000

             #region  1000、10000次随机抽取，每次抽取6个

            RandomController rc  =   new  RandomController(COUNT);
             // 累积器
            Dictionary < char ,  int >  result  =   new  Dictionary < char ,  int > ();
             // 随机数生成器
            Random rand  =   new  Random();
             // 循环生成随机数
             for  ( int  i  =   0 ; i  <  FOR_COUNT; i ++ )
            {
                 char [] rands  =  rc.RandomExtract(rand);
                 for  ( int  j  =   0 ; j  <  COUNT; j ++ )
                {
                     char  item  =  rands[j];
                     if  (result.ContainsKey(item))
                        result[item]  +=   1 ;
                     else
                        result.Add(item,  1 );
                }
                Thread.Sleep( 5 );
            }

            Console.WriteLine( " \t\t出现次数\t占总共出现次数百分比 " );

             foreach  (KeyValuePair < char ,  int >  item  in  result)
            {
                Console.WriteLine(item.Key  +   " \t\t "   +  item.Value.ToString()  +   " \t\t "   +  (( double )item.Value  /  ( double )(FOR_COUNT  *  COUNT)).ToString( " 0.00% " ));
            }
        }