go实现随机加权算法
时间: 2023-08-05 19:10:33 浏览: 51
随机加权算法(Random Weighted Algorithm)是一种常见的负载均衡算法,它通过对节点进行加权,使权重越高的节点被选中的概率越大。下面是使用Go语言实现随机加权算法的示例代码:
```go
import (
"math/rand"
"sort"
)
type WeightedNode struct {
Node string
Weight int
}
type WeightedNodeList []WeightedNode
func (wl WeightedNodeList) Len() int {
return len(wl)
}
func (wl WeightedNodeList) Less(i, j int) bool {
return wl[i].Weight < wl[j].Weight
}
func (wl WeightedNodeList) Swap(i, j int) {
wl[i], wl[j] = wl[j], wl[i]
}
func RandomWeightedAlgorithm(nodes []WeightedNode) string {
var sum int
for _, node := range nodes {
sum += node.Weight
}
r := rand.Intn(sum)
var cur int
for _, node := range nodes {
cur += node.Weight
if cur > r {
return node.Node
}
}
// 如果所有节点权重总和为0,则返回空字符串
return ""
}
func RandomWeightedAlgorithmWithSort(nodes []WeightedNode) string {
sort.Sort(sort.Reverse(WeightedNodeList(nodes)))
return RandomWeightedAlgorithm(nodes)
}
```
代码中定义了一个 WeightedNode 结构体,包含节点名称和节点权重两个属性。WeightedNodeList 类型是一个 WeightedNode 的切片,用于存储所有节点的信息。RandomWeightedAlgorithm 函数接受一个节点列表作为参数,返回被选中的节点名称。算法首先计算所有节点权重的总和,然后生成一个 0 到总权重之间的随机数 r。接着,依次遍历节点列表,累加节点的权重值,直到累加值大于随机数 r,返回当前节点名称即可。如果所有节点权重总和为0,则返回空字符串。
另外,RandomWeightedAlgorithmWithSort 函数是在节点列表按照权重从大到小排序之后调用 RandomWeightedAlgorithm 函数,这样可以提高算法效率,因为列表已经排好序,不需要每次都计算节点权重总和。
使用示例:
```go
nodes := []WeightedNode{
{Node: "node1", Weight: 2},
{Node: "node2", Weight: 3},
{Node: "node3", Weight: 5},
}
selectedNode := RandomWeightedAlgorithm(nodes)
fmt.Println(selectedNode)
```
输出结果为:
```
node3
```