问题：
比如我们要选从不同省份选取一个号码。每一个省份的权重不一样，直接选随机数肯定是不行的了，就须要一个模型来解决问题。
简化成以下的问题：
字典的key代表是省份，value代表的是权重，我们如今须要一个函数。每次基于权重选择一个省份出来
{"A":2, "B":2, "C":4, "D":10, "E": 20}
解决：
这是能想到和能看到的最多的版本号。不知道还没有更高效好用的算法。
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
#python2.7x
#random_weight.py
#author: [email protected] 2014-10-11 '''
每一个元素都有权重，然后依据权重随机取值 输入 {"A":2, "B":2, "C":4, "D":10, "E": 20}
输出一个值
'''
import random
import collections as coll data = {"A":2, "B":2, "C":4, "D":6, "E": 11} #第一种 依据元素权重值 "A"*2 ..等，把每一个元素取权重个元素放到一个数组中。然后最数组下标取随机数得到权重
def list_method():
all_data = []
for v, w in data.items():
temp = []
for i in range(w):
temp.append(v)
all_data.extend(temp) n = random.randint(0,len(all_data)-1)
return all_data[n] #另外一种 也是要计算出权重总和，取出一个随机数，遍历全部元素，把权重相加sum。当sum大于等于随机数字的时候停止。取出当前的元组
def iter_method():
total = sum(data.values())
rad = random.randint(1,total) cur_total = 0
res = ""
for k, v in data.items():
cur_total += v
if rad<= cur_total:
res = k
break
return res def test(method):
dict_num = coll.defaultdict(int)
for i in range(100):
dict_num[eval(method)] += 1
for i,j in dict_num.items():
print i, j if __name__ == "__main__":
test("list_method()")
print "-"*50
test("iter_method()")
一次运行的结果
A 4
C 14
B 7
E 44
D 31
--------------------------------------------------
A 8
C 16
B 6
E 43
D 27
思路：
思路都非常原始能够參考以下的连接，还有别的好方法一起交流！
。
代码： https://gist.github.com/orangle/d83bec8984d0b4293710
參考：
http://jzkangta.iteye.com/blog/1326302
http://blog.csdn.net/ajian005/article/details/19301689
本文出自 “orangleliu笔记本”博客，请务必保留此出处http://blog.csdn.net/orangleliu/article/details/39997489