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random包包含一个Uniform用于均匀分布类型的类型类。这适用于以下类型：

data Coin = Heads | Tails

但是假设我想对一组具有非均匀分布的事物进行建模，例如通过添加硬币落在其一侧的可能性：

data Coin = Heads | Tails | Side

现在我仍然可以Uniform在其实现中使用非均匀分布来实现，但这将与Uniform.

我是否必须只使用一个独立的函数，或者是否有一些类型类用于“实际”分布的概念？

这个类型类在你可以有一些类型的 RPG 上下文中很有用

data Rarity = Common | Rare
data DropType = Club | Sword

其中获得 aRare并且它是 a的机会Sword可能低于其他值。但是从该类型的所有值的集合中提取一个值的概念仍然是相同的Rarity，DropType这就是为什么这对我来说看起来像是类型类的工作。

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一种选择是使用提供分类分布的random-fu。一个简单的例子：

import Data.Random
import Data.Random.Distribution.Categorical
import Data.Random.Sample

data Coin = Heads | Tails | Side deriving Show

-- set up distribution, weights don't have to sum to 1
coin :: Categorical Double Coin
coin = fromList [(0.5, Heads), (0.5, Tails), (0.001, Side)]

-- draw a single sample from the distribution
main = sample coin >>= print
于 2021-03-25T11:40:20.120 回答