528. 按权重随机选择 给定一个正整数数组 w ,其中 w[i] 代表位置 i 的权重,请写一个函数 pickIndex ,它可以随机地获取位置 i,选取位置 i 的概率与 w[i] 成正比. 说明: 1 <= w.length <= 10000 1 <= w[i] <= 10^5 pickIndex 将被调用不超过 10000 次 示例1: 输入: ["Solution","pickIndex"] [[[1]],[]] 输出: [null…

Given an array w of positive integers, where w[i] describes the weight of index i, write a function pickIndex which randomly picks an index in proportion to its weight. Note: 1 <= w.length <= 10000 1 <= w[i] <= 10^5 pickIndex will be called at…

实际场景中,经常要从多个选项中随机选择一个,不过,不同选项经常有不同的权重. /** * Created by xc on 2019/11/23 * 带权重的随机选择 */ public class Test { public static void main(String[] args) { Pair[] options = new Pair[]{new Pair("first", 3.3), new Pair("second", 3.3), new Pair(&…

一.概述 平时,经常会遇到权重随机算法,从不同权重的N个元素中随机选择一个,并使得总体选择结果是按照权重分布的.如广告投放.负载均衡等. 如有4个元素A.B.C.D,权重分别为1.2.3.4,随机结果中A:B:C:D的比例要为1:2:3:4. 总体思路:累加每个元素的权重A(1)-B(3)-C(6)-D(10),则4个元素的的权重管辖区间分别为[0,1).[1,3).[3,6).[6,10).然后随机出一个[0,10)之间的随机数.落在哪个区间,则该区间之后的元素即为按权重命中的元素. 实现方法…

使用场景: 如上图所示,有时候,我们测试的时候,不会每个方向都选择一遍,也不能每次都选择一个方向,这个时候就需要每次运行用例的时候,随机选择一个方向来测试 使用方法: random.randint() 举例说明: # _._ coding:utf-8 _._ """ :author: 花花测试 :time: 2017.05.04 :content: 随机选择同一类型下的某一个元素 """ from selenium import webdrive…

1.使用python random模块的choice方法随机选择某个元素 from random import choice foo = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] print choice(foo) 2.使用python random模块的sample函数从列表中随机选择一组元素 import random list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] slice = random.sample(list, 5) #从list中随机获取5…

今天逛51testing,看见有人问这个问题.现在以Select标签为例. 1.首先看页面中的下拉框,如图: 2.F12查看页面源代码,如下 <select class="form-control" id="grade_id" name="grade_id" required=""> <option value="">--无--</option> <option v…

# 1 random 模块 随机选择# import random#随机取小数# ret = random.random() #空是0到1之间的小数字# print(ret)# # 0.07997289873078917# uniform 统一的# print(random.uniform(10,12))# 11.341669118364248# 随机取整数# 1print(random.randint(1,10))# 5 随机整取1 到10 的数字# 2# print(random.randr…

import java.util.*; /** * 权重随机算法实现 * a b c d 对应权重范围 --- [0,1).[1,3).[3,6).[6,10) */ public class RandomSF { private static TreeMap<String, Integer> hm = new TreeMap<>(); public static void main(String[] args) throws Exception { TreeMap<Stri…

最近在读<SRE Google运维解密>第20章提到数据中心内部服务器的负载均衡方法,文章对比了几种负载均衡的算法,其中随机选择算法,非常适合用 Numpy 模拟并且用 Matplotlib 画图,下面是我的代码: # 使用 numpy 模拟 GRE 中的随机选择算法,并使用 pyplot绘图 import numpy as np from numpy import random r = random.randint(1,301,size = (300,225) ) a = {} for i…