控制随机抽中几率

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 datas = new List(
        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 weights = new List(
        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 result = new List();
        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 result = new List();
        if (rand != null)
        {
            //临时变量
            Dictionary dict = new Dictionary(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> listDict = SortByValue(dict);

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

    #endregion

    #region Tools

    ///
    /// 排序集合
    ///
    ///
    ///
    private List> SortByValue(Dictionary dict)
    {
        List> list = new List>();

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

            list.Sort(
              delegate(KeyValuePair kvp1, KeyValuePair 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 result = new Dictionary();
            //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 item in result)
            {
                Console.WriteLine(item.Key + "/t/t" + item.Value.ToString() + "/t/t" + ((double)item.Value / (double)(FOR_COUNT * COUNT)).ToString("0.00%"));
            }
        }
     普通随机抽取分别进行1000次和10000次测试显示：
          1000次
         
          10000次
         
     控制随机几率随机抽取分别进行1000次和10000次代码修改：
          1.     将rc.RandomExtract(rand)改为rc.ControllerRandomExtract(rand)
          2.     注释掉上面输出部分代码，加上以下代码：
            Dictionary items = new Dictionary();
            for (int i = 0,j = rc.datas.Count; i < j; i++)
            {
                items.Add(rc.datas[i],rc.weights[i]);
            }

            Console.WriteLine("/t/t出现次数/t占总共出现次数百分比/t权值");
           
            foreach (KeyValuePair item in result)
            {
                Console.WriteLine(item.Key + "/t/t" + item.Value.ToString() + "/t/t" + ((double)item.Value / (double)(FOR_COUNT * COUNT)).ToString("0.00%") + "/t/t/t" + items[item.Key]);
            }          测试结果：
          1000次
         
          10000次
         
 
小结
     从上面统计结果可以看出，普通随机数分布比较均匀，随机抽中的几率相对持平；但是经过控制随机抽中几率，权值高的明显抽中几率要高，另外需要注意的是这里只输出了25个字母，也就是还有一个字母没有被抽中过，因为按算法他是始终不会出现的，除非一次抽26个！！
     需要注意的是：
          1.     合理的调配权值和随机数生成的大小也很有关系，大家可以看到权值5的和权值1的出现几率相差不是5倍，而是30-50倍。
          2.     如果数据源随机的数据大，比如上千上万条，按现在的程序是不可行的，可以先随机抽取比所需抽取个数多2-5倍的数据，然后直接按权值排序然后抽取前N位来达到目的。
          3.     最重要的一点就是注意随机性，这个算法如果不是建立在随机的机制上是毫无价值的！！
    
结束
     当你失去发明机会的时候，可以考虑更好的应用它！！

文章来自学IT网：http://www.xueit.com/html/2009-02/21_563_00.html