如何有效地随机化所有相同浮点数的相对较小的数组以保留总和？
例如：
我有一个相等的浮点数组：
[ 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1 ] // sum === 0.5
我想像这样随机化它：
[ 0.1, 0.2, 0.0, 0.15, 0.05 ] // sum === 0.5
初始数组始终具有相同的值，但它可以在不同的范围内：
[ 3.56, 3.56, 3.56, 3.56, 3.56 ]
我不知道这些初始数组最终的实际大小，但我猜它们的长度将在 50 到 100 个之间。
（仅供参考：这些是音符持续时间，如果算法是音乐的，则加分）
1) 计算 0 到 1 之间的 n 个随机浮点数
2）计算这n个数字的总和。
3）您必须将总和除以自身并将其与您想要获得的总和相乘（在下面的结果中）。因此，如果您将 1) 中生成的 n 个数字中的每一个除以 2) 中计算的总和，然后将结果乘以结果总和，那么您将在结果中获得所需的随机数。
不是音乐，但：
1) 计算数组中所有值的总和。
2) 在 0 和 sum 之间生成 N-1 个点，其中 N 是数组中的条目数。
3) 将这些 N-1 个点从小到大排序，然后在左边增加 0 并在右边求和。基本上，想象一下你拿了一根sum长度的棒子，把它切成 N-1 个点。
4）对于现在N+1个点中的每个元素（不包括第一个），计算它与前一个点的差值。这些差异的总和仍然是sum- 您可以通过想象切碎的酒吧碎片是差异来向自己证明这一点。如果你在 0.2 和 0.7 处切割长度为 1 的条，那么你增加得到 0,0.2,0.7,1.0 并且差异是 0.2、0.5、0.3，总和为 1。
5) 随机打乱 4) 的输出（如果你需要实现的话，Fisher-Yates 打乱）
如果你想让它变得音乐化，你可能想要“离散化”第 2 步，我的意思是：
a) 将数组的第一个元素除以 2（称为 D）（例如 0.1/2 = 0.05）
b) 总和除以 D（称为 Sd）（例如 0.5/0.05 = 10）
c) 创建从 0 到 Sd 的随机数作为整数，然后将它们乘以 D
d) 现在从原始算法中的 3 继续
这只会给你半分音符。如果你使用 4 而不是 2，你会得到半四分音符，依此类推