[ Etc #13 ] 가중치 랜덤

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단순하게 리스트안에서 랜덤으로 뽑는다고 가정한다면

아래와 같은 함수를 만들어서 뽑는다.

fun <T> List<T>.getRandomItem(): T {
        val index = if (this.size > 1) {
            val max = size - 1
            val min = 0
            Random().nextInt(max - min + 1) + min
        } else 0
        return get(index)
    }

 

이렇게 되면 각 리스트 안에 요소들은 가중치가 1로 평등하게 랜덤으로 뽑힐 것이다.

 

그러나 이 리스트들 중에 가중치를 더해 뽑힐 확률을 더 높이도록 처리 하려면

 

 

fun <T> MutableMap<T, Double>.getWeightedRandom(): T? {
        var result: T? = null
        var bestValue = Double.MAX_VALUE
        val rand = Random()
        for (element in this.keys) {
            val value = -ln(rand.nextDouble()) / (this[element] ?: 0.0)
            if (value < bestValue) {
                bestValue = value
                result = element
            }
        }
        return result
    }

 

 

테스트 해보면 

아래와 같이 처리 된다.

 

@Test
fun randomTest() {
    val weightA = 100
    val weightB = 20
    val weightC = 200
    val totalWeight = weightA + weightB + weightC

    val w: MutableMap<String, Double> = HashMap()
    w["A"] = (weightA.toDouble() / totalWeight) * 100.0
    w["B"] = (weightB.toDouble() / totalWeight) * 100.0
    w["C"] = (weightC.toDouble() / totalWeight) * 100.0

    val data = mutableListOf<String?>()
    for (i in 1..10000) {
        data.add(w.getWeightedRandom())
    }

    println("\n\n********[가중치 랜덤 결과 적용]*********")
    println("A ${w["A"]}% >> ${Collections.frequency(data, "A")}")
    println("B ${w["B"]}% >> ${Collections.frequency(data, "B")}")
    println("C ${w["C"]}% >> ${Collections.frequency(data, "C")}")
    println("***********************************\n\n")
}

 

리스트 요소들의 가중치가 가지고 있는 값으로 백분율로 변환 하여 처리 하도록 했다.

10000 번을 돌렸을 때 확률대로 뽑히는 결과를 확인