所有人都非常擅长均匀抽样，因为几乎所有的编程语言都内置了均匀分布中生成一个0到1的实数的方法,本文中我们将此方法记作...
那如果是从一个带有权重的集合里抽取呢？往往就没有那么简单了，特别是如果集合很大，而且里面的元素会变的情况。
比如说：在一个集合里个元素，每个元素有不同的权重，每个元素被抽中的概率为元素的权重占总权重的比例，现从这个集合中有放回的随机抽取k个元素，你会怎么做呢？
加权采样能发挥的本质，其实就是如何巧妙利用来实现相应的加权效果。
拍脑袋版
先介绍几个拍脑袋就能想出来的方法，这些方法不需要任何的经验，所有人都能想到。
放大集合法
比如说我们有一个序列[a,b,c,d]中有 4个元素，权重分别是 [1,2,3,4], 我们要从这个这个序列来进行加权采样，我们完全可以将权重转化为序列中的元素，然后将权重都置为1，把序列变成[a,b,b,c,c,c,d,d,d,d], 然后就可以愉快的用int(rand(0,1) * sum([1,2,3,4])) 获取元素下标来进行采样了。
这个方法非常简单有效，但是显然它在构造新序列和求和时都需要很大的开销，时间复杂度为。不过如果序列元素是稳定的，在构建了新序列和求好和之后采样效率会非常高，时间复杂度为
累加比例法
其实和上面那种方法差不多...
就是得到权重的累加和[1,3,6,10] ，然后愉快的来一发int(rand(0,1) *10 ) ，再通过二分查找得到元素下标即可。 很显然，因为要求和，所以复杂度也是，如果序列稳定，求好了和的话就是.
调包法
在python标准库中提供了random.choices 这个抽样方法，是可以传入权重的，于是你十分愉快的拿起键盘一顿敲：
random.choices(population=[a,b,c,d], weights=[1,2,3,4], k=1)
十分简单的就实现了，仔细分析一下这个的实现，其实和上面的累加比例法是一样的。 当你传入累加权重 cum_weights， 时间复杂度是， 不传的话因为要算，复杂度也为.
同样不适用于动态序列的情况。
高斯分布近似法
实际上就是通过一个均值为0的高斯分布去近似这个排好序的序列.
然后通过高斯分布来采样... 这样首先效率低 , 而且不是精确基于分布的采样,另外如果加了元素发生变化还得调整 ,很是麻烦...所以肯定不用这个....
数据科学家版
np.random.choice
可能因为numpy用的太娴熟了，很多数据工作在涉及到抽样，上来就是np.random.choice ,但是这玩意的时间复杂度更上面random的方法一样是, 在供选择的集合很大时同样会有效率低下的问题...
以效率著称的numpy 居然效率不行？？？孤为之奈何....
那么有什么方法可以在动态序列上获得 的效果呢？
sum tree 算法
SumTree是一种特殊的二叉树，其中父节点的值等于其子节点的值之和，如下图所示，根节点的值是所有叶子的值的和：10 = 3+7,3 = 1+2,以此类推......
叶子节点代表元素，其上的值是元素的权重。也就是说，我们只要构造这样一棵树，就可以愉快的进行采样了。随便来一发rand(0,1)*10, 比如说是2，我们从根节点的左孩子还是查找，
发现3比2大,于是往左边查，然后发现比3的左还是1大，就往3的左孩子找，就找到了2这个节点，对应的就是b 这个元素。 在构建好这棵树后，显然，我们每次更新元素的内容，只需要更新这个节点的父节点，也就是只要修改 个节点，查找过程和动态修改过程都是 , 于是我们终于找到了适合动态变化的集合的加权采样方法...
附上Paper原作者的SumTree实现：
import numpy
class SumTree:
write = 0
def __init__(self, capacity):
self.capacity = capacity
self.tree = numpy.zeros( 2*capacity - 1 )
self.data = numpy.zeros( capacity, dtype=object )
def _propagate(self, idx, change):
parent = (idx - 1) // 2
self.tree[parent] += change
if parent != 0:
self._propagate(parent, change)
def _retrieve(self, idx, s):
left = 2 * idx + 1
right = left + 1
if left >= len(self.tree):
return idx
if s <= self.tree[left]:
return self._retrieve(left, s)
else:
return self._retrieve(right, s-self.tree[left])
def total(self):
return self.tree[0]
def add(self, p, data):
idx = self.write + self.capacity - 1
self.data[self.write] = data
self.update(idx, p)
self.write += 1
if self.write >= self.capacity:
self.write = 0
def update(self, idx, p):
change = p - self.tree[idx]
self.tree[idx] = p
self._propagate(idx, change)
def get(self, s):
idx = self._retrieve(0, s)
dataIdx = idx - self.capacity + 1
return (idx, self.tree[idx], self.data[dataIdx])