问题标签 [non-uniform-distribution]
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algorithm - 桶排序具有均匀分布的数据
当输入均匀分布在一个范围内时，桶排序的实现主要是有用的。那么这里的问题是让输入数据均匀分布对于应用桶排序有什么意义？如果这不成立会发生什么？
r - R 中的 train() 给出警告
对于上面的每一行，将显示以下消息：
警告消息：In (function (kind = NULL, normal.kind = NULL, sample.kind = NULL) : 使用了非均匀的“舍入”采样器和这个 set.seed(1, sample.kind="Rounding")
c++ - 用非均匀屏幕点的特定分布填充向量
我正在尝试用非均匀屏幕点的特定分布填充向量。这些点代表屏幕上的某个 x 和 y 位置。在某个时候，我将在屏幕上绘制所有这些点，它们应该不均匀地分布在中心。基本上，当您靠近中心时，点的频率应该增加，屏幕的一侧是另一侧的反射（可以“在屏幕中心进行镜像”）
我正在考虑使用某种公式（例如 -pi/2 和 pi/2 之间的y=cos(x)），其中得到的 y 将等于屏幕该区域中点的频率（其中 -pi/2将是屏幕的最左侧，反之亦然），但我被困在如何在创建点放在矢量上时应用这样的东西。注意：必须生成特定数量的点
如果上面的假设不能工作，也许实现这一点的一种欺骗方法是不断减少每个点之间的一些步长，但我不知道我如何能够确保具体的点数达到中央。
前任。
从字面上看，任何帮助将不胜感激。我曾简要研究过 std::normal_distribution，但在我看来它依赖于随机性，所以我不确定这是否是我想做的一个好的选择。
c# - 如何将非统一的 int 范围映射到 C# 中的某些字符串值？
我有一个 C# 脚本，它从 20 位长的随机 BigInteger 中提取 5 位数字。然后将其转换为 0 到 99,999 之间的 int 值。我想使用这个数字来确定使用一组 113 个字符串的字符的名称。我无法弄清楚这一点的原因是因为我不希望 113 个字符串中的每一个都有相同的机会被选中，所以我不能只使用模运算符来获取集合的索引字符串。我希望映射不统一，以便某些名称比其他名称更稀有。例如，类似：
有没有办法以有效的方式映射这样的非均匀范围，而无需明确输入 113 个不同的范围？