Java实现根据权重优先返回（速度较快）

下面的实现比我最初写的快了四倍多哟。
实现思路：
我们知道，在10以内的整数里，0~3出现的概率是0.3，3~6出现的概率是0.3，6~7出现的概率是0.1，7~9出现的概率是0.2，9~10出现的概率是0.1 ；上面对应的权重可对应为3 、3 、1、2 、1 。

所以，当我们需要实现不知道权重到底是多少时，我们只需要将所有权重加起来，假设为100，然后让随机数只出现0到100，接着给每个权重设定一个区间段，权重有多大，该区间段就有多宽，其中总区间就是总权重。

在组装我们的数据上也需要一定的技巧，我们用TreeMap来组装，key是区间段后面一个值，如下面0~4区间段对应的是4，然后将后面的值（如”4444“）放进value里。

生成在总权重范围内的随机数，假设是2；然后我们根据TreeMap的ceilingKey(2) 方法获得大于等于2的最键，这里得到是4。这样就能去TreeMap里取到我们需要的值了

下面数据对应区间段：0~4 ：4444，4~11：7777，11~14：3333，14~18：4242
public class 权重 {
    //测试
    public static void main(String[] args) {
        String[] str1 = {"4","4444"}; //权重为4
        String[] str2 = {"7","7777"}; //权重为7
        String[] str3 = {"3","3333"}; //权重为3
        String[] str4 = {"4","4242"}; //权重为4
        List list = new ArrayList();
        list.add(str1);
        list.add(str2);
        list.add(str3);
        list.add(str4);

        Long s = System.currentTimeMillis();
        String str = null;
        for(int i=0;i<10000000;i++){
            str = new 权重().getMax(list);
        }
        Long e = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("耗时："+(e-s));
        System.out.println(str);
        //String result = new 权重().getMax(list);
    }

    /**
     * 获得给定List集合里权重大的结果
     * @param list
     * @return
     * @author Peter
     */
    public String getMax(List list){      
        int len = list.size();
        int total = 0;//总权重
        //以权重区间段的后面的值作为key存当前信息
        TreeMap map = new TreeMap(); 
        for(int i=0; i0]);
            map.put(total, array[1]); 
        }

        int random = (int)(Math.random()*total);
        Integer key = map.ceilingKey(random);
        return map.get(key);
    }

}

思考：
下面的实现只是说在有10000万人的用户去取的速度快；但如果list里的数据有1千万条，而我们只取一次时的速度就没什么多大的提高，原因是于组成Map的时候耗时太多，如果我们将耗时的过程存为静态，即只在第一次访问时组装。当然，这里机List是不变的，如果List是变化的则只能用上面的方式

public class 权重 {

    private static int total=0;
    private static TreeMap map = null;

    //组装数据
    static{
        System.out.println("静态块只在第一次调用时执行");
        List list = new ArrayList();
        String[] str1 = {"1","5511155"}; 
        String[] str2 = {"2","5555555"};
        String[] str3 = {"3","55588885"};
        String[] str4 = {"2","500000000555"};
        list.add(str1);
        list.add(str2);
        list.add(str3);     
        list.add(str4);
        for(int i=0;i<1000000;i++){//1千万条数据
            list.add(str4);
        }
        int len = list.size();
        int total = 0;//总权重
        //以权重区间段的后面的值作为key存当前信息
        /*TreeMap*/
        map = new TreeMap(); 
        for(int i=0; i0]);
            map.put(total, array[1]); 
        }
    }   

    /**
     * 获得给定List集合里权重大的结果
     * @param list
     * @return
     * @author Peter
     */
    public String getMax(){     
        int random = (int)(Math.random()*total);
        Integer key = map.ceilingKey(random);
        return map.get(key);
    }
}