random = (int) (Math.random() * (total) + 1);那这一句为什么要+1
时间: 2024-04-19 16:23:36 浏览: 19
在这段代码中,`(Math.random() * (total) + 1)` 的目的是生成一个大于等于1且小于等于总权重的随机整数。
`Math.random()` 生成的是一个0到1之间的随机浮点数。将其乘以 `(total)` 可以得到一个介于 0 和 `total` 之间的随机浮点数。然后将其强制转换为整数 `(int)`,这将直接舍弃小数部分,得到一个介于 0 和 `total-1` 之间的随机整数。
最后,`+1` 的作用是将生成的随机整数范围扩展为 1 到 `total`。这是因为权重数组的索引是从 0 开始的,而我们需要的是从 1 开始的索引。所以,通过在计算最终的随机整数时加上 1,可以使结果范围变为 1 到 `total`。
相关问题
public int[] randomPick(int[] A, int[] W, int num) { int length = W.length; //将权重数组分段 for (int i = 1; i < length; i++) { W[i] = W[i] + W[i - 1]; } int total = W[length - 1]; int random; //初始化一个数组来统计出现的次数 int[] count = new int[A.length]; for (int i = 0; i < num; i++) { //生成小于等于总权重的随机数 random = (int) (Math.random() * (total) + 1); for (int j = 0; j < length; j++) { if (random <= W[j]) { //修改出现的次数 count[j]++; break; } } } return count; } 分析一下
这段代码是一个用于根据权重数组随机选择元素的方法。下面是对代码的分析:
1. 首先,通过获取`W`数组的长度来确定权重数组的大小,并将其存储在`length`变量中。
2. 然后,通过循环遍历`W`数组,计算每个位置的累积权重。这是通过将当前位置的权重与前一个位置的累积权重相加来实现的。这样,`W`数组就被转换成一个分段的区间。
3. 计算总权重,即最后一个位置的累积权重。
4. 定义一个`random`变量,用于存储生成的随机数。
5. 创建一个大小与`A`数组相同的`count`数组,用于记录每个元素出现的次数。
6. 使用循环生成指定次数的随机数,并将其存储在`random`变量中。
7. 使用嵌套循环遍历分段区间,找到第一个大于等于生成的随机数的区间。一旦找到,就将对应的元素出现次数加一,并跳出内部循环。
8. 返回记录元素出现次数的`count`数组。
总结起来,这段代码通过生成随机数并与分段区间进行比较,实现了根据权重数组随机选择元素的功能。返回的是一个记录每个元素出现次数的数组。
def random_subspace(features, subspaces, min_features=None, max_features=None): ''' To generate a list of subsets of all features Parameters: features (list): A list of features. subspaces (int): An integer denoting the number of non-unique subspaces to be created. min_features (int): Minimum number of features to be used to create subspaces. (default= None. half the total number of features.) max_features (int): Maximum number of features to be used to create subspaces. (default= None. the total number of features.) Returns: list: A nested list of features. ''' if min_features == None: min_features = math.floor(len(features) / 2) if max_features == None: max_features = len(features) if max_features > len(features): max_features = len(features) feature_list = [] for i in range(subspaces): no_features = np.random.randint(low=min_features, high=max_features) rand_features = random.sample(population=features, k=no_features) feature_list.append(rand_features) return feature_list什么意思
这是一个生成特征子集的函数。函数接受以下参数:
- features:一个特征列表。
- subspaces:要创建的非唯一子空间的数量。
- min_features:创建子空间时要使用的最小特征数。默认为 None,即特征总数的一半。
- max_features:创建子空间时要使用的最大特征数。默认为 None,即特征总数。
函数会随机从 features 中选择 min_features 和 max_features 之间的数量的特征,重复 subspaces 次,生成一个嵌套的特征列表,返回该列表。
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