c++ - c ++矢量随机洗牌部分

Question

什么是对向量中一定百分比的元素进行洗牌的最佳方法。

假设我想要 10% 或 90% 的向量被打乱。不一定是前 10%，而只是全面的 10%。

TIA

Answer 1

修改 Fisher-Yates shuffle 以对数组中 10% 的索引不执行任何操作。

这是我发布（来自 Wikipedia）和修改的 java 代码，但我认为您可以将其翻译为 C++，因为这更多的是算法问题而不是语言问题。

public static void shuffleNinetyPercent(int[] array) 
{
    Random rng = new Random();       // java.util.Random.
    int n = array.length;            // The number of items left to shuffle (loop invariant).
    while (n > 1) 
    {
        n--;                         // n is now the last pertinent index
        if (rng.nextDouble() < 0.1) continue; //<-- ADD THIS LINE
        int k = rng.nextInt(n + 1);  // 0 <= k <= n.
        // Simple swap of variables
        int tmp = array[k];
        array[k] = array[n];
        array[n] = tmp;
    }
}

Answer 2

如何编写自己的随机迭代器并使用 random_shuffle，如下所示：（完全未经测试，只是为了了解一下）

template<class T>
class myRandomIterator : public std::iterator<std::random_access_iterator_tag, T>
{
public:
    myRandomIterator(std::vector<T>& vec, size_t pos = 0): myVec(vec), myIndex(0), myPos(pos)
    {
        srand(time(NULL));
    }

    bool operator==(const myRandomIterator& rhs) const
    {
        return myPos == rhs.myPos;
    }

    bool operator!=(const myRandomIterator& rhs) const
    {
        return ! (myPos == rhs.myPos);
    }

    bool operator<(const myRandomIterator& rhs) const
    {
        return myPos < rhs.myPos;
    }

    myRandomIterator& operator++() 
    {
        ++myPos;
        return fill();
    }

    myRandomIterator& operator++(int) 
    {
        ++myPos;
        return fill();
    }

    myRandomIterator& operator--() 
    {
        --myPos;
        return fill();
    }

    myRandomIterator& operator--(int)
    {
        --myPos;
        return fill();
    }



    myRandomIterator& operator+(size_t n) 
    {
        ++myPos;
        return fill();
    }

    myRandomIterator& operator-(size_t n) 
    {
        --myPos;
        return fill();
    }


    const T& operator*() const
    {
        return myVec[myIndex];
    }

    T& operator*()
    {
        return myVec[myIndex];
    }



private:
    myRandomIterator& fill()
    {
        myIndex = rand() % myVec.size();
        return *this;
    }

private:
    size_t myIndex;
    std::vector<T>& myVec;
    size_t myPos;

};

int main()
{
    std::vector<int> a;
    for(int i = 0; i < 100; ++i)
    {
        a.push_back(i);
    }

    myRandomIterator<int> begin(a);
    myRandomIterator<int> end(a, a.size() * 0.4);

    std::random_shuffle(begin, end);

    return 0;
}

Answer 3

你可以试试这个：

为向量的每个元素分配一个随机数。将随机数在您分配的随机数的最小 10% 中的元素打乱：您甚至可以想象用占位符替换向量中的 10%，然后根据它们的随机数对 10% 进行排序，然后将它们重新插入占位符所在的向量。

Answer 4

一种方法可以使用 std::random_shuffle() ，通过控制输入范围来控制 % ....

Answer 5

为什么不对随机选择的头寸执行 N 次掉期，其中 N 由百分比决定？

因此，如果我有 100 个元素，则 10% 的随机播放将执行 10 次交换。每次交换随机选择数组中的两个元素并切换它们。

Answer 6

如果你有 SGI 的std::random_sample扩展，你可以这样做。如果没有，很容易random_sample在返回指定范围内均匀分布的随机整数的函数之上实现（Knuth，第 2 卷，“算法 R”）。

#include <algorithm>
#include <vector>
using std::vector;

void shuffle_fraction(vector<int> &data, double fraction) {
    assert(fraction >= 0.0 && fraction <= 1.0);

    // randomly choose the indices to be shuffled
    vector<int> bag(data.size());
    for(int i = 0; i < bag.size(); ++i) bag[i] = i;

    vector<int> selected(static_cast<int>(data.size() * fraction));
    std::random_sample(bag.begin(), bag.end(), selected.begin(), selected.end());

    // take a copy of the values being shuffled
    vector<int> old_value(selected.size());
    for (int i = 0; i < selected.size(); ++i) {
        old_value[i] = data[selected[i]];
    }

    // choose a new order for the selected indices
    vector<int> shuffled(selected);
    std::random_shuffle(shuffled.begin(), shuffled.end());

    // apply the shuffle to the data: each of the selected indices
    // is replaced by the value for the corresponding shuffled indices
    for (int i = 0; i < selected.size(); ++i) {
        data[selected[i]] = old_value[shuffled[i]];
    }
}

不是最有效的，因为它使用三个“小”向量，但避免了必须调整 Fisher-Yates 算法来对向量的子集进行操作。在实践中，您可能希望这是一个在一对随机访问迭代器而不是向量上运行的函数模板。我没有这样做，因为我认为它会混淆代码，而你没有要求它。我也会采用大小而不是比例，让调用者决定如何舍入分数。

Answer 7

您可以使用 shuffle bag 算法来选择 10% 的数组。然后对该选择使用正常的随机播放。