我想写一个流量生成器，它复制运行中的计算机对内存的原始读写需求。
但是运行中的计算机在其内存引用中也显示出（非常强的）局部性，在64位地址空间中，只有非常小的地址范围会被引用（事实上，我在一个基准测试中测试过这一点，并触摸了大约9000页提供的数十亿个页面）。
什么是一个很好的方法来建模这样的稀疏概率密度函数（C或C++理想）-我有基准的概率，但不需要太密切地跟随他们（因为我可以只使用基准引用在任何情况下，但希望有点更灵活）。
为了澄清这一点，我还拥有关于每页应该读取多少次的数据，但我感兴趣的是选择页面的顺序（评论中提出的马尔可夫链思想可能就是这样做的）
最佳答案
值得一提的是，我决定使用一个相当粗糙的技巧——沿着以下思路：选择一个介于1和0之间的随机数，在分布中找到频率/概率等于或大于此数的元素（选择此集中所有元素的最小概率）似乎有用（我在R里做的）
关于c - 如何最好地建模(非常)稀疏概率密度函数？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/24716024/